IQuest-Coder-V1：基于代码流训练的编程逻辑增强模型；Human Face Emotions：基于多标注维度的人脸情绪识别数据集

当前，AI 代码生成工具虽然普及，但常面临生成代码逻辑僵化、上下文理解不足、难以模仿真实开发流程的挑战。许多模型仅学习代码片段的「静态快照」，缺乏对代码为何及如何修改的深层理解，导致生成的代码实用性受限。

基于此，九坤投资旗下的至知创新研究院于 2026 年 1 月开源发布了 IQuest-Coder-V1 代码大模型系列。该模型基于独特的「代码流」思想构建，其核心创新在于通过让模型学习海量的真实代码变更历史，使其像经验丰富的开发者一样理解软件演进的动态过程。且模型生成的代码在正确性、可维护性和符合开发者意图方面表现突出，能更好地处理需要多步推理的复杂编程任务。其主力版本参数量为 400 亿，并采用了可内部迭代优化代码的 Loop 架构和原生支持 128K 长上下文等设计，显著提升了处理复杂编程任务的能力。

目前，HyperAI 超神经官网已上线了「IQuest-Coder-V1 模型」，快来试试吧~

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1 月 12 日-1 月 16 日，hyper.ai 官网更新速览：

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公共数据集精选

1. Human Face Emotions 人脸情绪数据集

Human Face Emotions 是一个面向人脸表情识别任务的图像分类数据集，旨在为计算机视觉与情绪识别相关研究提供基础训练与评估数据，该数据集按照情绪类别进行组织，共包含 5 类人脸情绪，每一类均包含约 8,000 张以上的人脸图像样本。数据集以单张人脸图像为基本样本单位，并采用按情绪类别划分文件夹的方式进行组织。图像数据来源于多个公开在线平台，覆盖了不同人物、拍摄条件和背景场景，具有较好的多样性。

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2. GroundingME 复杂场景理解评测数据集

GroundingME 是由清华大学联合小米和香港大学等机构于 2025 年发布的一个面向多模态大语言模型（MLLMs）的视觉指代评测数据集，旨在系统评估模型在真实复杂场景中将自然语言准确映射到视觉目标的能力，尤其关注歧义指代、复杂空间关系、小目标、遮挡以及不可指代情形下的理解与安全表现。

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3. Nemotron-Math-v2 数学推理数据集

Nemotron-Math-v2 是一个由 NVIDIA Corporation 于 2025 年发布的数学推理数据集，主要用于训练 LLM 以执行结构化数学推理，研究工具增强的推理与纯语言推理的差异，以及构建长语境或多轨迹推理系统等。

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4. HydroBASINS 全球河流分区数据集

HydroBASINS 是一个全球河流分区数据集，基于 HydroSHEDS 的水文核心层，以 15 弧秒的空间分辨率提供无缝的全球河流子流域划分。该数据集旨在支持水文、生态和环境分析，提供一致的、分层的集水区边界和河流网络拓扑关系，适用于水文与水资源、气候与地球系统建模、生物多样性与保护计划、集水区环境分析、大规模空间建模和 GIS 工作流程等多种应用。

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5. Battery Failure Surfaces 电池故障模拟数据集

Battery Failure Surfaces 是一个电池故障模拟数据集，旨在研究电池在不同操作应力下的生命周期及故障模式。该数据集为受物理学启发构建的合成数据集，模拟电池在充放电周期中的状态变化，适用于风险建模和安全边界发现。

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6. Global Green Energy Pulse 全球绿色能源数据集

Global Green Energy Pulse 数据集是一个面向全球主要城市的可再生能源分析的数据集。该数据集旨在帮助研究者和决策者理解不同城市的绿色能源潜力，特别是在城市向净零经济转型的背景下, 为研究时间序列预测、地理空间分析和全球能源优化提供了丰富的数据基础。

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公共教程精选

1.vLLM+Open WebUI 部署 IQuest-Coder-V1

IQuest-Coder-V1 是由 IQuestLab 发布的一个专注于代码生成、理解和优化的先进人工智能模型。具备多种参数规模（7B 、 14B 、 40B）和版本（Instruct 、 Thinking 、 Loop），以满足不同开发需求。采用「代码流多阶段训练」策略，学习静态代码片段，从代码演化过程中获取知识，显著提升了对真实开发场景的理解能力。

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2.vLLM+Open WebUI 部署 QwenLong-L1.5

QwenLong-L1.5 是阿里巴巴通义实验室推出的长上下文推理与记忆管理模型系列模型。本教程使用的 QwenLong-L1.5-30B-A3B 是一个约 300 亿参数的解码式 Transformer 模型，基于基础模型 Qwen3-30B-A3B-Thinking 进行系统化后训练（post-training）得到，并以开源形式发布在 Hugging Face 等平台，其采用一系列后训练技巧，包括长上下文数据合成管线、面向长序列的稳定强化学习和记忆增强的超长上下文框架，在长上下文基准测试中表现更为优秀，同时，这些能力也迁移到了通用领域任务，包括数学推理、工具使用以及长对话一致性等。

在线运行：https://go.hyper.ai/6mD9U

3.Qwen-Image-2512：更真实的人像与自然风光生成

Qwen-Image-2512 是 Qwen-Image 系列中的一款 Text-to-Image（文本生成图像）基础模型，是该系列在年末推出的升级版本。该模型主要面向高质量图像生成与复杂多模态内容表达场景。相比此前版本，Qwen-Image-2512 在多个关键维度上进行了系统性优化，重点提升了生成图像的整体真实感与可用性。其中，人像生成的自然程度显著增强，人物面部结构、皮肤质感与光影关系更加接近真实摄影效果；在自然场景中，模型能够生成更细腻的地貌纹理、植被细节以及动物毛发等高频信息；同时，模型在图像中文字的生成与排版能力上也有所改进，能够更稳定地呈现可读文本与较复杂的文字布局。

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社区文章解读

1. 在线教程丨 Qwen-Image-2512 正式开源，告别 AI 生图塑料感，仅需文字指令实现真实毛发

一直以来，开源图像生成模型虽能快速出图，但在追求极致真实感，尤其在处理人像和复杂自然场景时，往往不尽如人意。生成的人脸常有「塑料感」或五官模糊，皮肤缺乏真实纹理。对于自然风光，模型在表现水体、植被等细腻质感时也常显生硬。基于此，阿里通义实验室近日开源了新一代图像生成模型 Qwen-Image-2512 。它的特点非常鲜明，聚焦于三大核心能力的飞跃式提升：更真实的人物质感; 更细腻的自然纹理; 更强的复杂文字渲染。

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2. 准确率达 97%！普林斯顿大学等提出 MOFSeq-LMM，高效预测 MOFs 能否被合成

自由能是评估 MOFs 热力学稳定性和可合成性的重要指标，但传统的计算方法在大规模 MOFs 数据集上代价高昂，难以支持快速筛选。针对这一挑战，来自普林斯顿大学和科罗拉多矿业学院的联合研究团队提出了一种基于机器学习的高效预测方法，利用大语言模型（LLM）直接从 MOFs 的结构序列预测自由能，从而显著降低计算成本，实现高通量、可扩展的 MOFs 热力学评估。该模型在无需重新训练的情况下，展现出极高的通用性：其在判断 MOFs 自由能是否高于或低于基于经验的合成可行性阈值时，F1 值高达 97% 。

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3. ChatGPT 坐拥亿级用户但付费率不足 10%，AI 如何转化持久利润？

2025 年以来，围绕人工智能巨额投入与商业回报之间的「鸿沟」日益成为舆论焦点。一方面，全球科技巨头继续押注 AI 基础设施和算法研发，背书 AI 是下一轮产业革命引擎；另一方面，资本市场、宏观分析师和独立观察者也开始密切关注 AI 企业的股价表现, 在这种大背景下，对 AI 投入与商业回报的评估已从技术精英主义转向财政务实检视，而这一检视首先聚焦于承载巨额资本的 ToB 与 ToC 两大核心赛道。。

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热门百科词条精选

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