腾讯混元Hy ASR 3.0 preview发布:通用识别、方言覆盖、场景鲁棒性全面提升
腾讯混元Hy ASR 3.0 preview发布:通用识别、方言覆盖、场景鲁棒性全面提升8 月 4 日,腾讯混元正式发布新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview。基于最新一代大语言模型 Hy3 的语言理解能力,Hy ASR 3.0 preview 融合高精度语音识别与深度语义理解能力,在通用识别、上下文感知、多场景鲁棒性以及方言覆盖等核心维度实现全面提升,
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8 月 4 日,腾讯混元正式发布新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview。基于最新一代大语言模型 Hy3 的语言理解能力,Hy ASR 3.0 preview 融合高精度语音识别与深度语义理解能力,在通用识别、上下文感知、多场景鲁棒性以及方言覆盖等核心维度实现全面提升,
SFT是LLM从“通才”变成“专才”的关键步骤。业界默认做法是:准备标注数据(QA对、指令-回复对等)在基座模型上跑SFT训练。看loss曲线收敛了→认为训练完成。但问题在于:loss是全局平均,掩盖了样本间的差异。loss收敛只代表“大部分样本学会了”——那些始终学不会的样本被淹没了。
近日,腾讯宣布混元多模态模型部门与大语言模型部门合并,成立基础模型部,统一由腾讯首席AI科学家姚顺雨管理,以进一步提升模型研发和协同效率,探索全模态模型的智能上限。
独家获悉,近期,腾讯混元多模态理解负责人胡瀚提出了离职。此前,他曾担任微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员。2025年初加入腾讯后,负责视觉大模型的研究。在后续的调整中,他加入大语言模型部旗下的“Frontier”前沿技术研究组,负责多模态理解的相关研究,汇报给姚顺雨。
今天,腾讯正式发布了其首个研究智能体(Research Agent)——Hyra(Hunyuan Research Agent)。Hyra能够像科研人员一样,提出假设、完成实验、总结经验,再基于经验不断提出新的方案,最终实现递归自我改进(Recursive Self-Improvement,RSI)。
让大模型 "读得更长" 一直是 Agent、深度推理和海量资料整合等场景的刚需,但标准全注意力机制的计算量随序列长度呈平方级增长,始终是横亘在长上下文建模面前的三座大山。
7 月 15 日,腾讯 Robotics X 实验室以及福田实验室联合腾讯混元推出两款具身智能基座模型 —— 具身 VLM 基座模型 Hy-Embodied-VLM-1.0 以及 具身世界认知基座模型 Hy-Embodied-RxBrain-1.0,不仅让具身大脑能够 “看” 懂现实世界,还学会同时推理和想象。
7月6日,腾讯混元Hy3正式版发布。
昨天,腾讯混元 Hy3 正式版上线,小程序更新了「成长计划」:小程序开发者的可以获得 10 亿的文本 Token,和 10 万张生图额度→ 10 亿 token 按官方 API 价折算,约 1000~4000 块
两个月的时间,混元 3 正式版上线。结合了用户对预览版的反馈以及对模型稳定性和可用性的提升,Hy3 在 Agent 和 Coding 能力上有了实质的提升。我们做了多个前端网页的生成测试,大多数都包含复杂的 3D 网页模拟、严格的游戏逻辑,以及需要调用不同的框架和库文件,Hy3 交付的内容要比预览版好上一个等级。