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"罗福莉认为OpenClaw是一个非常革命性和颠覆性的事件。"

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MiMo-V2-Pro：令人惊喜的AI排行榜轰动！

TheSequence•2026年3月25日 11:03•research▸

research #agent 📝 Blog|分析: 2026年3月25日 11:18•

发布: 2026年3月25日 11:03

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•TheSequence

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MiMo-V2-Pro，也被称为 Hunter Alpha，正在通过以意想不到的方式获得顶级排名而在 AI 社区掀起波澜。这个新模型标志着从仅回答问题的模型到嵌入复杂框架的模型转变，从而实现复杂的软件工程工作流程。

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"但最近，范式在暗中发生了转变。"

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小米进军人工智能：手机制造商的LLM媲美顶级性能

r/singularity•2026年3月23日 10:14•product▸

product #llm 📝 Blog|分析: 2026年3月23日 10:47•

发布: 2026年3月23日 10:14

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•r/singularity

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小米，主要以智能手机闻名，凭借令人印象深刻的成果进入了人工智能领域。他们的MiMo-V2-Pro模型已经在智能体任务中名列前茅，而他们的开源模型MiMo-V2-Flash展示了卓越的效率。这家非传统人工智能参与者的快速进步突显了生成式人工智能领域的动态本质。

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"小米透露这是他们自己的。"

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小米MiMo模型以令人印象深刻的性能重塑人工智能定价格局

r/artificial•2026年3月23日 10:04•business▸

business #llm 📝 Blog|分析: 2026年3月23日 10:18•

发布: 2026年3月23日 10:04

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•r/artificial

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小米的MiMo模型凭借其令人印象深刻的性能和颠覆性的定价，正在生成式人工智能市场掀起波澜。开源的MiMo-V2-Flash模型提供了出色的结果，而MiMo-V2-Pro模型以一小部分的成本与顶级竞争对手竞争，这标志着竞争格局的重大转变。

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"MiMo-V2-Pro 在代理基准测试中排名全球第 3，仅次于 Claude Opus 4.6，拥有 100 万个 token 上下文窗口，价格为每百万个 token 1 美元/3 美元。Opus 对类似性能收取 5 美元/25 美元。"

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小米进军人工智能：在OpenRouter上推出1万亿参数智能体

Qiita AI•2026年3月23日 02:06•business▸

business #agent 📝 Blog|分析: 2026年3月23日 02:15•

发布: 2026年3月23日 02:06

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•Qiita AI

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智能手机巨头小米正在通过其1万亿参数人工智能智能体MiMo-V2-Pro大胆进军生成式人工智能世界。这种创新模型专为智能体任务而设计，展示了对超越基本问答和内容生成的AI的承诺。通过OpenRouter API提供，使今天的开发人员能够访问。

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"小米正通过其1万亿参数人工智能智能体大胆进军生成式人工智能世界。"

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小米 MiMo-V2-Pro：秘密开发的 1 万亿 Token LLM 挑战者！

Qiita LLM•2026年3月22日 10:22•product▸

product #llm 📝 Blog|分析: 2026年3月22日 10:30•

发布: 2026年3月22日 10:22

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小米的 MiMo-V2-Pro 正在掀起波澜！这款尖端的 1T 参数 LLM，最初以“Hunter Alpha”的名称隐藏，正在证明其令人印象深刻的能力。该模型的性能和成本效益引起了人们的关注，标志着该领域取得了重大进展。

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"小米 MiMo-V2-Pro 是一个拥有超过 1 万亿参数（420 亿活跃）的 MoE 模型，其编码性能超越了 Claude Sonnet 4.6，智能体性能接近 Opus 4.6。"

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小米MiMo V2：有潜力的人工智能模型，有望重塑格局

Techmeme•2026年3月20日 09:05•product▸

product #llm 📝 Blog|分析: 2026年3月20日 10:17•

发布: 2026年3月20日 09:05

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•Techmeme

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小米发布MiMo V2人工智能模型是一个令人兴奋的进展，标志着生成式人工智能领域的进一步创新。代号为Hunter Alpha的MiMo V2 Pro尤为引人注目，其基准测试表明其性能相对于现有大语言模型具有令人印象深刻的优势。

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"小米表示，基准测试接近GPT-5.2和Opus 4.6"

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小米MiMo-V2-Pro：LLM格局的颠覆者？

Qiita LLM•2026年3月20日 03:36•product▸

product #llm 📝 Blog|分析: 2026年3月20日 03:45•

发布: 2026年3月20日 03:36

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小米的MiMo-V2-Pro在OpenRouter上以神秘的“Hunter Alpha”身份成功运行后，悄然揭开了面纱，引起了轰动。该模型针对智能体应用进行了优化，其战略发布表明了对完成复杂任务能力的重视，而不仅仅是生成代码。这种新方法可能会撼动人工智能开发领域。

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"小米将MiMo-V2-Pro定位为一个基础模型，拥有超过1万亿个参数、100万个token的长篇上下文，并针对智能体应用进行了深度优化。"

Q

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小米发布三款生成式人工智能模型，雷军宣布今年将在AI领域投入超160亿

cnBeta•2026年3月19日 04:37•product▸

product #llm 📝 Blog|分析: 2026年3月19日 04:46•

发布: 2026年3月19日 04:37

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小米通过推出三款新的生成式人工智能模型，大举进军生成式人工智能领域！发布包括文本、多模态应用，甚至语音合成的模型，展示了小米雄心勃勃的愿景。此举表明了对人工智能创新的坚定承诺，并将小米定位为不断发展的格局中的关键参与者。

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"3月19日，小米宣布推出三款自研大语言模型：Xiaomi MiMo-V2-Pro、Xiaomi MiMo-V2-Omni与Xiaomi MiMo-V2-TTS。"

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诺基亚在 MWC 2026 展示 AI 驱动的基站基础设施

ASCII•2026年3月9日 00:00•infrastructure▸

infrastructure #ai 📝 Blog|分析: 2026年3月9日 00:15•

发布: 2026年3月9日 00:00

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诺基亚在 MWC 2026 的展示预示着一个 AI 提升基站基础设施的未来。演示重点介绍了大规模 MIMO 天线和数据中心连接的进步，展示了通信技术的发展。这种前瞻性的方法可能会重塑电信行业。

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"在 MWC 巴塞罗那 2026 诺基亚展位上，从新硬件产品到 AI RAN 演示，再到使用 7GHz 频段的 6G 验证实验成果，展示了一次性呈现通信基础设施的现在和近未来。"

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面向大规模 MIMO LoRa 网络的创新双啁啾前导码设计

ArXiv•2025年12月19日 17:43•Research▸

Research #LoRa 🔬 Research|分析: 2026年1月10日 09:26•

发布: 2025年12月19日 17:43

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这项研究探索了一种新的前导码设计，旨在提高 LoRa 网络，尤其是在多用户和大规模 MIMO 场景中的性能。双啁啾方法可能解决了与干扰和同步相关的问题，从而有可能提高网络容量和可靠性。

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"The research focuses on the design of a double-chirp preamble."

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小米 MiMo-VL-Miloco 技术报告发布

ArXiv•2025年12月19日 10:43•Research▸

Research #AI System 🔬 Research|分析: 2026年1月10日 09:39•

发布: 2025年12月19日 10:43

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•ArXiv

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小米公司发布的 MiMo-VL-Miloco 技术报告为了解其人工智能进展提供了宝贵的见解。这份发表在 ArXiv 上的报告很可能详细介绍了该系统的架构、功能和性能。

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"The technical report is sourced from ArXiv."

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CaFTRA：面向6G及未来的基于频域相关感知的无反馈MIMO传输和资源分配

ArXiv•2025年12月3日 13:15•Research▸

Research #MIMO 🔬 Research|分析: 2026年1月10日 13:19•

发布: 2025年12月3日 13:15

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这项研究探索了6G的一个关键领域，解决了不依赖反馈的频域MIMO传输问题。论文可能研究了在先进无线通信系统中提高性能和资源效率。

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"The research focuses on Frequency-Domain Correlation-Aware Feedback-Free MIMO Transmission and Resource Allocation for 6G and Beyond."

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智能手机上5G NR/4G LTE 4x4 MIMO的性能评估：实际环境分析

ArXiv•2025年11月26日 01:28•Research▸

Research #5G/LTE 🔬 Research|分析: 2026年1月10日 14:17•

发布: 2025年11月26日 01:28

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这项研究提供了关于使用低频段5G NR和4G LTE的智能手机上4x4 MIMO配置的实际性能的宝贵见解。理解这种性能对于网络优化和改善用户体验至关重要。

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"The study focuses on real-world performance evaluations."

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