
文心新出的推理大模型,给了我们信心
文心新出的推理大模型,给了我们信心今天发布的是文心大模型 X1.1 深度思考模型,它是百度在 4 月份发布的旗舰模型 X1 的升级版,发布即上线,所有人都可以免费体验。同时该模型通过百度智能云千帆平台向企业客户与开发者开放使用。
今天发布的是文心大模型 X1.1 深度思考模型,它是百度在 4 月份发布的旗舰模型 X1 的升级版,发布即上线,所有人都可以免费体验。同时该模型通过百度智能云千帆平台向企业客户与开发者开放使用。
一般人准确率89.1%,AI最好只有13.3%。在新视觉基准ClockBench上,读模拟时钟这道「小学题」,把11个大模型难住了。为什么AI还是读不准表?是测试有问题还是AI真不行?
几十G的大模型,怎么可能塞进一台手机?YouTube却做到了:在 Shorts 相机里,AI能实时「重绘」你的脸,让你一秒变身僵尸、卡通人物,甚至瞬间拥有水光肌,效果自然到分不清真假。
在大模型的竞赛中,参数规模往往被视为性能的决定性因素。但近期,Liquid AI 的研究团队提出了一个不同寻常的案例:一个仅有 3.5 亿参数的模型,经过微调后,竟能在中短上下文的实时日语英语翻译任务上,与 GPT-4o 竞争。
过去几年,大语言模型(LLM)的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习(Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT):输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型,但局限也日益明显:缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
SpikingBrain借鉴大脑信息处理机制,具有线性/近线性复杂度,在超长序列上具有显著速度优势,在GPU上1M长度下TTFT 速度相比主流大模型提升26.5x, 4M长度下保守估计速度提升超过100x;
继π0后,具身智能基座模型在中国也终于迎来了真正的开源—— 刚刚,WALL-OSS宣布正式开源!在多项指标中,它还超越了π0。如果你是搞具身的开发者,了解它的基本资料,你就一定不会想错过它:
在多模态大模型的基座上,视觉 - 语言 - 动作(Visual-Language-Action, VLA)模型使用大量机器人操作数据进行预训练,有望实现通用的具身操作能力。
用模型学习模型,为企业主生产更容易被AI推荐的营销内容。
苹果在 Hugging Face上放大招了!这次直接甩出两条多模态主线:FastVLM主打「快」,字幕能做到秒回;MobileCLIP2主打「轻」,在 iPhone 上也能起飞。更妙的是,模型和Demo已经全开放,Safari网页就能体验。大模型,真·跑上手机了。