「MiniMax M2.7」共找到 2571 篇相关文章
MiniMax把自家“实习生”放出来了!
曾经割裂需求、设计与代码的流水线正在消融,MiniMax上线的AI原生工作台Agent 2.0为此而来。它通过Desktop App与Expert Agents两大载体,可嵌入工作环境,现已开启封闭内测,能帮用户提升工作效率。
AI生成视频总不符合物理规律?匹兹堡大学团队新作PhyT2V:不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍!
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架,论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据,通过链式推理与迭代修正机制,增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力,应用前景广。
Python语言从2.7到3.14的能力变化与演进逻辑
文章从编程风格、类库生态、性能优化等多维度,阐述Python从2.7到3.14版本的能力变化与演进逻辑。如编程风格现现代化转型,类库生态战略性调整,性能优化有突破性进展等,还分析了演进背后的推动力及未来趋势。
732M模型超越7B!机器人操控新范式:从视频中「悟」物理
机器人操控有「数据困境」,传统方法需大量人工标注动作演示数据。中山大学王广润教授团队从视频生成模型「借」物理直觉,提出PAR和PhysGen,与英伟达DreamDojo核心思路一致,验证了新的技术路线。
GPT-5.2连肝7天,300万行代码造出Chrome级浏览器
Cursor的CEO让GPT - 5.2连续运行一周,产出300万行代码,从零构建Chrome级浏览器。还介绍不同模型长任务表现、多智能体协作架构,指出这将颠覆软件开发经济学。
上新:Cache-DIT 支持LTX-2模型
作者和DefTruth在Cache-DIT上支持了LTX-2模型,记录适配关键点,包括模型侧、框架侧适配。介绍LTX-2特点,如支持T2V/I2V、输出带音频,还说明Cache-DIT加载区分T2V/I2V方法及cache侧修改内容,最后给出使用示例。
DeepSeek V3.2爆火,Agentic性能暴涨40%解密
文章解密了DeepSeek V3.2 Agentic性能暴涨40%的原因,即采用交错思维链机制。还对比了其与早期ReAct范式,介绍其效果、原理,以及MiniMax为落地该机制做的工作,最后提到多家模型达成技术共识。
刚刚,Gemini 2.5 Pro升级,成编程模型新王
Google DeepMind发布Gemini 2.5 Pro (I/O edition),编程能力大幅提升,在编程排行榜超Claude 3.7 Sonnet。用户用一个提示词或草图+描述就能构建应用,谷歌大佬站台,网友实测效果佳。
以小博大,仅1.7B媲美gemini2.5-pro,达到SOTA文档解析性能
dots.ocr是多语言开源文档解析器,把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中,虽LLM仅1.7B参数,却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。
永别了,人类冠军!AI横扫天文奥赛,GPT-5得分远超金牌选手2.7倍
国际天文与天体物理奥赛(IOAA)中,GPT - 5和Gemini 2.5 Pro完胜人类选手。俄亥俄州立大学团队考察五大顶尖LLM,发现它们大多达金牌水平,但在几何、时空推理等方面有困难。