<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title>Bing: Flowbite Background Color</title><link>http://www.bing.com:80/search?q=Flowbite+Background+Color</link><description>Search results</description><image><url>http://www.bing.com:80/s/a/rsslogo.gif</url><title>Flowbite Background Color</title><link>http://www.bing.com:80/search?q=Flowbite+Background+Color</link></image><copyright>Copyright © 2026 Microsoft. All rights reserved. These XML results may not be used, reproduced or transmitted in any manner or for any purpose other than rendering Bing results within an RSS aggregator for your personal, non-commercial use. Any other use of these results requires express written permission from Microsoft Corporation. By accessing this web page or using these results in any manner whatsoever, you agree to be bound by the foregoing restrictions.</copyright><item><title>如何评价 qwen 3.6 转向闭源？ - 知乎</title><link>https://www.zhihu.com/question/2022382258535809067</link><description>Qwen 这次是受 Minimax 和 Mimo 的启发，先以预览版的名义推出一个独占的免费闭源版本 再去跟诸如 Kilo code 合作，最终用来刷 Openrouter 的榜单的 等目的达到了，最终还是要开源的 Mimo的免费期即将结束，接下来就轮到 Qwen3.6 了 编辑于 2026-04-01 04:54 查看剩余 116 条回答</description><pubDate>Sat, 25 Apr 2026 15:12:00 GMT</pubDate></item><item><title>Gemma 4 与 Qwen 3.5 谁更强，不同场景与部署条件下该如何选型？</title><link>https://www.zhihu.com/question/2023493220097598697</link><description>Qwen-3.5-9B 三、陶器 测试照片是陕西历史博物馆中的唐三彩骆驼载乐俑，Gemma-4-E4B、 Gemma-4-26B-A4B、Qwen-3.5-4B、Qwen-3.5-9B几个模型在这个模型的识别中都表现得比较好，其中Gemma-4-E4B虽然不能准确识别该藏品的朝代信息，但描述还算细致；Gemma-4-26B-A4B则能够准确识别是唐三彩；Qwen-3.5-4B、Qwen-3.5-9B 对于国内 ...</description><pubDate>Sat, 25 Apr 2026 21:03:00 GMT</pubDate></item><item><title>千问大模型 - 知乎</title><link>https://www.zhihu.com/org/qwen-39-8</link><description>通义千问Qwen在知乎的官方主页，提供关于其模型和技术的讨论与分享。</description><pubDate>Wed, 22 Apr 2026 18:08:00 GMT</pubDate></item><item><title>如何看待通义千问 (QWEN)负责人Junyang Lin疑似被迫离职？</title><link>https://www.zhihu.com/question/2012329647543702259</link><description>小米YU7必将成功，而海思麒麟至关重要，不容有失。 Junyang有Junyang的道理，阿里有阿里的难处，这个时间节点，qwen的全尺寸模型没一个方面在国内领先，靠中小尺寸模型开源挣来再多的reputation也不是企业需要的。</description><pubDate>Sat, 25 Apr 2026 11:23:00 GMT</pubDate></item><item><title>为什么同为开源追平 OpenAI，Qwen 没有像 DeepSeek 一样出圈？</title><link>https://www.zhihu.com/question/10744161372</link><description>如果有人看过我以前的回答，就知道我一直是DeepSeek和Qwen的小迷弟。 我既看好DeepSeek也看好Qwen。 DeepSeek出圈的原因在于免费可用的R1模型确确实实达到甚至超越了O1的水准，而Qwen没有拿出这个级别的模型，所以Qwen只能在开源社区爆火。</description><pubDate>Sat, 25 Apr 2026 04:21:00 GMT</pubDate></item><item><title>如何评价 Qwen 门控注意力Gated Attention获得 NeurIPS 最佳论文？</title><link>https://www.zhihu.com/question/1977370700328166444</link><description>Qwen团队说门控attention已经集成到了即将发布的Qwen3-Next模型里，而且他们计划把这个思路扩展到多模态和长文本领域。 如果一切顺利，"自我过滤的注意力"可能真的会成为下一代大模型的标准组件。 到那时候，全世界的Transformer都会用上阿里提出的这个机制。</description><pubDate>Thu, 23 Apr 2026 04:52:00 GMT</pubDate></item><item><title>如何评价阿里 Qwen 新发布的推理模型 QwQ-Max-Preview，以及后续的开源计划？</title><link>https://www.zhihu.com/question/13284185889</link><description>如何评价阿里 Qwen 新发布的推理模型 QwQ-Max-Preview，以及后续的开源计划？ 各方面跟 Deepseek-r1 对比如何 [图片] 2 月 25 日消息，今日阿里 Qwen 团队在 Qwen Chat 平台上线了“深度思考 (Q… 显示全部 关注者 238 被浏览</description><pubDate>Tue, 21 Apr 2026 20:46:00 GMT</pubDate></item><item><title>如何看待继林俊旸自宣卸任后，多位 Qwen 核心骨干也宣布离职？这对阿里未来 AI 战略有何影响？ - 知乎</title><link>https://www.zhihu.com/question/2012531841412854852</link><description>Qwen的开源战略过去三年无疑是成功的， 全球下载量突破10亿次，衍生模型超过20万个，在Hugging Face上长期霸榜。 这些数字帮阿里云拿到了模型API的大量客户，也建立了阿里在全球AI社区的技术品牌。 但对阿里高层来说，这些数字可能还不够。</description><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 23:07:00 GMT</pubDate></item><item><title>如何评价 Qwen团队最近的MiniRL 论文，给出关于 LLM 强化学习的稳定性的洞察？ - 知乎</title><link>https://www.zhihu.com/question/1980976871706497930</link><description>Qwen 团队在一个 30B 参数量的 MoE 模型上，消耗了数十万 GPU 时，得出了一系列极其宝贵的结论。 实验 1：On-policy 训练（实时更新） 在 On-policy 设置下（采完数据立刻训，不积压）： 赢家： MiniRL (Basic Policy Gradient + IS Correction) 。 最基础的反而最稳。</description><pubDate>Sun, 19 Apr 2026 02:19:00 GMT</pubDate></item><item><title>华为盘古大模型被指出抄袭阿里Qwen大模型是怎么回事？ - 知乎</title><link>https://www.zhihu.com/question/1924490368923182407</link><description>所以，这更凸显 了qwen和deepseek团队的可贵。 研究基础大模型是烧钱的，而且短期没有回报，更有可能掉队导致前功尽弃（对，说的就是Meta的llma4），风险极大。 中国的大厂那么多研究大模型的，百度、腾讯、字节，一些小公司Kimi，minimax等，都在做应用抢市场。</description><pubDate>Thu, 23 Apr 2026 05:06:00 GMT</pubDate></item></channel></rss>