开源多模态模型SenseNova-U1完整训练代码库
商汤开源了SenseNova-U1（8B dense + A3B MoE）的完整训练代码库。这是一个统一的框架，支持文本到图像、图像编辑、交错生成、文本与视觉理解等多种多模态任务的训练。其设计注重实用性与大规模训练，采用混合并行、流式可恢复数据管道、环境变量配置、解耦模块化设计，并支持从1×8 GPU扩展到多节点集群的规模。代码库以Apache-2.0协议开源。
数据与训练 大事记
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2026-05-26 — 2026-05-26
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开源多模态模型SenseNova-U1完整训练代码库
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KPop 新方法让 Ring-2.6-1T 在 SWE-bench Verified 上突破 76 分
团队推出 KPop，用于稳定大规模 MoE 模型的智能体强化学习训练。它用基于二元 KL 散度的自适应掩码机制，替代了此前 IcePop 方法中的固定比例掩码，能根据训练过程中的训练-推理不匹配程度动态调整。这一改进使得 Ring-2.6-1T 模型在无需修改基础设施或路由重放的情况下，仅通过纯 RL 训练，在 SWE-bench Verified 上取得了超过 76 分的成绩。
为什么MiniMax大语言模型无法说出“马嘉祺”？稀疏Token遗忘的内部调查
MiniMax M2系列大语言模型在生成时无法输出稀疏token“嘉祺”（如“马嘉祺”）。内部调查排除tokenizer对齐问题，发现根因是后训练阶段对低频token的生成概率产生抑制。该问题已在后续模型更新中修复，并顺带解决了其他小语种混合问题。
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