
Llama 4训练作弊爆出惊天丑闻!AI大佬愤而辞职,代码实测崩盘全网炸锅
Llama 4训练作弊爆出惊天丑闻!AI大佬愤而辞职,代码实测崩盘全网炸锅Llama 4本该是AI圈的焦点,却成了大型翻车现场。开源首日,全网实测代码能力崩盘。更让人震惊的是,模型训练测试集被曝作弊,内部员工直接请辞。
Llama 4本该是AI圈的焦点,却成了大型翻车现场。开源首日,全网实测代码能力崩盘。更让人震惊的是,模型训练测试集被曝作弊,内部员工直接请辞。
Llama 4家族周末突袭,实属意外。这场AI领域的「闪电战」不仅带来了两款全新架构的开源模型,更揭示了一个惊人事实:苹果Mac设备或将成为部署大型AI模型的「性价比之王」。
动作捕捉,刚刚发生了革命。
当前搜索AI市场面临着一个显著的断层:Perplexity的Sonar Reasoning Pro和OpenAI的GPT-4o Search Preview等专有解决方案与开源替代品之间存在巨大差距。这些封闭式系统虽然表现优异,但却限制了透明度、创新和创业自由。作为一名正在开发Agent产品的工程师,你是否曾经渴望拥有一个功能强大且完全开放的搜索框架?
原生多模态Llama 4终于问世,开源王座一夜易主!首批共有两款模型Scout和Maverick,前者业界首款支持1000万上下文单H100可跑,后者更是一举击败了DeepSeek V3。目前,2万亿参数巨兽还在训练中。
想象一下,一座生机勃勃的 3D 城市在你眼前瞬间成型 —— 没有漫长的计算,没有庞大的存储需求,只有极速的生成和惊人的细节。
近年来,大语言模型(LLM)的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化,这一趋势催生了「测试时扩展(test-time scaling)」的研究热潮。
语言是离散的,所以适合用自回归模型来生成;而图像是连续的,所以适合用扩散模型来生成。在生成模型发展早期,这种刻板印象广泛存在于很多研究者的脑海中。
文生图 or 图生文?不必纠结了!
本文介绍了 FoundationStereo,一种用于立体深度估计的基础模型,旨在实现强大的零样本泛化能力。