Bee是腾讯混元团队与清华大学联合推出的全栈开源多模态大模型解决方案，通过提升数据质量缩小开源模型与闭源模型的性能差距。项目包含三大核心成果：1500万规模的高质量双层CoT数据集Honey-Data-15M、开源的数据增强工具HoneyPipe及DataStudio，以及基于该数据集训练的8B模型Bee-8B。Bee-8B在多项基准测试中表现优异，尤其在数学推理和图表理解任务上超越了主流半开源模型。项目通过公开数据集和方法论，为开源社区提供了提升MLLM性能的重要基础设施。
InfinityStar是字节跳动开源的统一时空自回归框架，专为高分辨率图像和视频生成设计。采用离散自回归方法，能在单一模型中同时处理文本到图像、文本到视频、图像到视频等任务。框架在VBench基准测试中获得83.74分，超过现有自回归模型，并比扩散模型快10倍。核心技术包括时空金字塔建模（将视频分解为首帧图像和动态片段）、高效的离散视觉分词器（通过知识继承和随机量化器深度加速训练），以及优化的Transformer架构（如语义尺度重复和时空稀疏注意力）。用户可通过Discord社区体验其功能，支持单GPU分钟级生成5秒720p视频。
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VibeThinker-1.5B是微博AI开源的15亿参数的大型语言模型。基于阿里巴巴的Qwen2.5-Math-1.5B进行精细调整，专为数学和代码任务优化，表现出色，推理性能在行业内处于领先水平。模型采用“谱-信号原则”（SSP）训练框架，分为监督微调和强化学习两个阶段，通过优化路径放大信号，使小模型也能高效探索推理空间。
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