刚刚,中国队9B「全能王」开源登场!横扫8项全球通用第一
刚刚,中国队9B「全能王」开源登场!横扫8项全球通用第一10B参数以内,空间具身能力同档第一的通用多模态大模型来了!
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10B参数以内,空间具身能力同档第一的通用多模态大模型来了!
今天,我们上线并开源GLM-5.3-Flash (320B-A18B),这是GLM-5系列的首个原生多模态模型。大家好像已经习惯将前沿智能与前沿价格绑定,并认为这是技术进步必须支付的成本。今天,GLM-5.3-Flash来了:320B总参数,能力超过GLM-5.2,在全球权威的Artificial Analysis Intelligence Index(AA综合智能指数)中取得57分
目前,这项技术已成功应用于上海人工智能实验室Intern-S2-Preview 35B/397B系列多模态大模型的预训练中,有效提升了模型的科学推理与多模态理解能力。值得一提的是,相关研发均基于国产昇腾算力平台完成,并成功实现了面向大规模预训练的深度适配与优化。
长视频理解,正在成为多模态大模型的重要能力。
BigMac 是原生多模场景下的流水并行训练新范式。它针对多模态大模型训练中计算效率与显存占用难以兼顾的问题,提出了依赖安全的嵌套流水线:以成熟的 LLM 流水线为主干,在不打乱 LLM 执行顺序的前提下,有序嵌入编码器和生成器计算,从而在不增加 LLM 流水线空泡、保持激活显存有界的同时,高效实现多模态流水训练。
针对这一挑战,腾讯内容服务部 BAC 提出了一个名为 ProLaViT(Progressive Latent Visual Thought) 的全新框架。它的核心思想是:别急着下结论,先在连续隐空间里像人一样「步步推导」。 即让模型遵循 「定位 → 聚焦 → 分离」(Locate → Focus → Isolate) 的因果链,逐步收紧视觉注意力,最终精准锁定目标。
近年来,多模态大语言模型(MLLM)在视觉问答、图表理解、科学推理等任务上取得了令人瞩目的进展。
多模态大模型越来越会读图中文字,但最新研究显示,「读得出来」并不等于「防得住」。西湖大学 AGI Lab 的研究团队发现,当有害文本被渲染成低清、模糊或带噪图片后,模型在一个特定清晰度区间内反而更容易被越狱。
雨雪、雾霾、镜头噪点、压缩失真、夜间弱光……
想象这样一个惬意的周末: 空调带来阵阵凉意,你靠在沙发上看书,突然耳边传来“哒哒哒”的小碎步声,接着,玄关门边传来了一阵清脆、略带急切的“呜呜”声,还伴随着爪尖轻轻扒拉木门的声响。