刚刚,DeepSeek官宣更新了!突然「变冷」冲爆热搜
刚刚,DeepSeek官宣更新了!突然「变冷」冲爆热搜确认了!DeepSeek昨晚官宣网页版、APP更新,支持100k token上下文。如今,全网都在蹲DeepSeek V4了。
确认了!DeepSeek昨晚官宣网页版、APP更新,支持100k token上下文。如今,全网都在蹲DeepSeek V4了。
DiscoX构建了一套200题的长文翻译数据集,以平均长度1,712 tokens的长篇章做评测单元,要求整个长文文本作为一个整体来翻译,除翻译准确度外,重点考察跨段落的逻辑与风格一致性、上下文中的术语精确性、以及专业写作规范,贴合用户真实的使用场景。
这两天 AI 圈真的太热闹了,就在网传 DeepSeek 要更新支持 100 万 Token 上下文的新模型时,MiniMax 率先冲锋,更新了他们的新旗舰模型:MiniMax-M2.5。更有意思的是,国外网友这段时间对国内 AI 大模型的更新节奏格外关注,他们甚至把这种争先更新的现象称为:Happy Chinese new year!
春节假期还没到,DeepSeek 就先把礼物拆了一半。
扩散语言模型(dLLM),这个曾被认为是「小众赛道」的研究方向,如今终于迎来了质变。
思考token在精不在多。Yuan 3.0 Flash用RAPO+RIRM双杀过度思考,推理token砍75%,网友们惊呼:这就是下一代AI模型的发展方向!
在当今的大模型后训练(Post-training)阶段,DPO(直接偏好优化) 凭借其无需训练独立 Reward Model 的优雅设计和高效性,成功取代 PPO 成为业界的 「版本之子」,被广泛应用于 Llama-3、Mistral 等顶流开源模型的对齐中。
谁能想到啊,在自回归模型(Autoregressive,AR)当道的现在,一个非主流架构的模型突然杀了回马枪——被长期视为学术玩具的扩散语言模型,直接在复杂编程任务中飙出了892 tokens/秒的速度!
今天,阿里巴巴发布了新一代图像生成基础模型Qwen-Image 2.0,这一模型支持长达一千个token的超长指令、2k分辨率,并采用了更轻量的模型架构,模型尺寸远小于Qwen-Image 2.0的20B,带来更快的推理速度。
不管Pony Alpha是不是智谱的,下一代旗舰大模型GLM-5都要来了。GLM-5采用了DeepSeek-V3/V3.2架构,包括稀疏注意力机制(DSA)和多Token预测(MTP),总参数量745B,是上一代GLM-4.7的2倍。