2025,中国大模型不信“大力出奇迹”?
2025,中国大模型不信“大力出奇迹”?生成式AI狂奔三年,2025迎来架构创新的大年,三条脉络交织演进,伴随着Scaling law(规模定律)遇到天花板的争议,开始定义AI进化的新范式。
生成式AI狂奔三年,2025迎来架构创新的大年,三条脉络交织演进,伴随着Scaling law(规模定律)遇到天花板的争议,开始定义AI进化的新范式。
MiniMax海螺视频团队不藏了!首次开源就揭晓了一个困扰行业已久的问题的答案——为什么往第一阶段的视觉分词器里砸再多算力,也无法提升第二阶段的生成效果?翻译成大白话就是,虽然图像/视频生成模型的参数越做越大、算力越堆越猛,但用户实际体验下来总有一种微妙的感受——这些庞大的投入与产出似乎不成正比,模型离完全真正可用总是差一段距离。
2025 年还有一周结束,年底,AI 视频圈又卷起来了。
AI不应是巨头游戏,模型也不是越大越聪明。近日,「Transformer八子」中的Ashish Vaswani和Parmar共同推出了一个8B的开源小模型,剑指Scaling Law软肋,为轻量化、开放式AI探索了新方向。
谷歌大模型将迎颠覆升级!Gemini负责人爆料:长上下文效率与长度双重突破在即,注意力机制迎来惊人发现。Scaling Law未死,正加速演变!
MiniMax 海螺视频团队「首次开源」了 VTP(Visual Tokenizer Pre-training)项目。他们同步发布了一篇相当硬核的论文,它最有意思的地方在于 3 个点:「重建做得越好,生成反而可能越差」,传统 VAE 的直觉是错的
压缩即智能,又有新进展!
智能体(Agent),即基于语言模型且具备推理、规划和行动能力的系统,正在成为现实世界 AI 应用的主导范式。
如果说大模型的预训练(Pre-training)是一场拼算力、拼数据的「军备竞赛」,那么测试时扩展(Test-time scaling, TTS)更像是一场在推理阶段进行的「即时战略游戏」。
自动驾驶数据荒怎么破?