
AI真有希望考清北了!豆包1.6多模态推理发威,闯关数理化带图大题
AI真有希望考清北了!豆包1.6多模态推理发威,闯关数理化带图大题豆包大模型1.6惊艳亮相,成为国内首款多模态SOTA模型,256k对话窗口,深度思考最长上下文。它不仅能看会想,还能动手操作GUI,国内最有潜力考清北。
豆包大模型1.6惊艳亮相,成为国内首款多模态SOTA模型,256k对话窗口,深度思考最长上下文。它不仅能看会想,还能动手操作GUI,国内最有潜力考清北。
当前最强多模态Agent连验证码都解不了?
就在刚刚,智源研究员联合多所高校开放三款向量模型,以大优势登顶多项测试基准。其中,BGE-Code-v1直接击穿代码检索天花板,百万行级代码库再也不用怕了!
文本到图像(Text-to-Image, T2I)生成任务近年来取得了飞速进展,其中以扩散模型(如 Stable Diffusion、DiT 等)和自回归(AR)模型为代表的方法取得了显著成果。然而,这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量,导致计算成本高昂、落地困难,难以高效地应用于实际生产环境。
超低成本图像生成预训练方案来了——仅需8张GPU训练,就能实现近SOTA的高质量图像生成效果。
性能不输SOTA模型,计算开销却更低了——
具有强大泛化能力
最近一段时间开源大模型市场非常热闹,先是苹果开源了70亿参数小模型DCLM,然后是重量级的Meta的Llama 3.1 和Mistral Large 2相继开源,在多项基准测试中Llama 3.1超过了闭源SOTA模型。 不过开源派和闭源派之间的争论并没有停下来的迹象。
紧跟着Meta的重磅发布,Mistral Large 2也带着权重一起上新了,而且参数量仅为Llama 3.1 405B的三分之一。不仅在编码、数学和多语言等专业领域可与SOTA模型直接竞争,还支持单节点部署。
开源多模态SOTA模型再易主!Hugging Face开发者大使刚刚把王冠交给了CogVLM2,来自大模型创业公司智谱AI。CogVLM2甚至在3项基准测试上超过GPT-4v和Gemini Pro,还不是超过一点,是大幅领先。