“我喜欢看到欣欣向荣的世界”
​国内已经有很多创业者社群了，但 builder的社群比较少
有时候，不考虑盈利，纯粹做一个喜欢的事情也是挺不错的

————Hackathon Weekly 北京01场纪念

千问、豆包、元宝加起来给我的红包还不如我随便一个红宝群我抢到的多

今年最美好的祝福是：
祝大家的马年的业务都像今天的春晚接的广告一样多👏

建议明年春晚导演排节目的时候先用这个Prompt问一下豆包：

豆包，帮我根据以下250个赞助商品牌生成一台春晚，要求融入服装舞美设计，还能不被网友喷无聊，最好还能多上价值，机器人出现率要超过50%。

不懂就问，刚才那个阿福的植入真的不是竞对花钱安排的吗？？

春晚你给个老实话，开什么档次的会员能去广告？

既然是AI春晚，那我建议明年的羊年春晚要不学Loopit，直接互动生成节目吧👏

或者Youware赞助一下，大家自己vibe coding，整点自己想看的：Sam大战马斯克什么的

今年这个AI春晚办的很好啊，就是明年不要喊我看了🫡

我派我的小龙虾去参加一下吧

中国VC们

哈哈哈哈哈，笑着笑着就哭了😭

刚刚，千问发布并开源了Qwen3.5-397B-A17B
作为Qwen3.5 系列的第一款模型
A17B是原生视觉-语言模型，在推理、编程、智能体能力与多模态理解等全方位基准评估中表现优异，

该模型采用创新的混合架构，将线性注意力（Gated Delta Networks）与稀疏混合专家（MoE）相结合，实现出色的推理效率。

总参数量达 3970 亿，每次前向传播仅激活 170 亿参数，在保持能力的同时优化速度与成本。

Qwen3.5 还将语言与方言支持从 119 种扩展至 201 种，为全球用户提供更广泛的可用性与更完善的支持。

相对于 Qwen3 ，Qwen3.5 的 Post-training 性能提升主要来自于对各类 RL 任务和环境的全面扩展。

这个系列更加强调 RL 环境的难度与可泛化性，而非针对特定指标或狭隘类别的 query 进行优化。

图 4️⃣ 展示了在通用 Agent 能力上，模型效果随 RL Environment scaling 带来的增益。整体性能由各模型在以下基准上的平均排名计算得出：BFCL-V4、VITA-Bench、DeepPlanning、Tool-Decathlon 和 MCP-Mark。