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Qwenチームは安全分類用に微調整した「Qwen3Guard」を発表しました。同モデルはプロンプトと応答の安全性をリアルタイム検出し、リスクレベルと分類を提供してAI対話の安全確保を実現します。
Qwenチームは画像編集モデル「Qwen-Image-Edit」を発表した。20Bパラメータの基盤モデルを拡張し、高精度なテキスト編集と視覚制御を両立する技術を実現した。
Qwenチームは20Bパラメータの画像生成基盤モデル「Qwen-Image」を公開した。同モデルは複雑なテキスト描画と精密な画像編集を実現し、Qwen Chatで利用可能である。
著者らは、大規模言語モデルの強化学習で既存手法が長期訓練時に崩壊する問題を解決するため、安定なスケーラブル強化学習手法「GSPO」を提案する。
Qwen開発チームは、Qwen API経由で「qwen-mt-turbo」を公開した。同モデルはQwen3基盤に92言語分の翻訳データと強化学習を統合し、翻訳精度と流暢性を大幅に向上させた。