Meta旗舰模型翻身!比DeepSeek还便宜,华裔掌门人骑脸Gemini
Meta旗舰模型翻身!比DeepSeek还便宜,华裔掌门人骑脸Gemini5个月迭代4款模型,下一步还要开源。
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5个月迭代4款模型,下一步还要开源。
在 AI 狂飙突进的这两年里,Google 似乎总是扮演着那个「起大跑慢」的角色。
现在没有宠物居然也能当上宠物博主了。
强化学习与可验证奖励(RLVR)已成为提升视觉语言模型(VLM)推理能力的标配手段。但一个隐蔽的问题始终存在:最终答案的奖励信号,只告诉模型「答对了没有」,却从不告诉它「答案应该从图像的哪个区域得出」。答对,可能是因为真的看懂了图,也可能只是语言先验的捷径、数据集的偏差,甚至是一次幸运的瞎猜。
Agent 经常遇到这样一种幻觉:你给模型接入了终端,下发了一个复杂的 debug 任务,看着它顺藤摸瓜排查了几个小时,最终完美修复了依赖冲突,甚至连测试用例都帮你补齐了。
继 Anthropic 和 Google 接连更新模型之后,Meta 也加入了本周这场大模型密集发布潮。
去哪训练、拿什么学、怎么考?这是物理AI从实验室走向现实世界的三个核心问题,现在有了系统性答案。
还记得上周具身圈流传的那个神秘10分钟一镜到底视频吗?
大视觉语言模型(LVLM)把语言理解扩展到了图像等多模态输入,同时,也带来了更隐蔽的攻击面。
家人们,我最近在GitHub上看到一个爽文。