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豆包大模型 Seed 2.0,有点不一样
大模型升级频繁令人审美疲劳,但豆包大模型Seed 2.0不同,其核心是Skills调用能力。作者测试了它做的小红书长图文排版生成器和古文翻译器,还体验了APP“专家模式”,展现多模态理解优势。
来了,DeepSeek又悄悄开源LPLB项目
DeepSeek 悄悄开源 LPLB 项目,该项目解决 MoE 小批量训练专家每批 token 数抖动问题。LPLB 在 EPLB 基础上,将‘冗余专家’看成带容量边的图,每批解一次线性规划,实现 token 重新路由,单节点 100µs 级求解。
Agent 框架协议“三部曲”:MCP、A2A、AG-UI
文章介绍Agent框架的三个主流协议。MCP解决AI Agent和外部工具交互问题,获三大巨头支持;A2A促进独立Agent间通信,但MAS系统不成熟致其未普及;AG-UI解决AI Agent与前端应用交互标准化问题。
首个实例理解3D重建模型!NTU&阶越提出基于实例解耦的3D重建模型,助理场景理解
人类能自然感知3D世界的几何与语义,但AI做到“两者兼得”是挑战。NTU联合StepFun提出IGGT,将空间重建与实例级上下文理解融为一体,还构建了InsScene - 15K数据集,解决了传统方法的问题。
Qwen-Image-2.0: 字字清晰,张张细腻
阿里云推出Qwen-Image-2.0图像生成基础模型,具专业文字渲染、细腻真实质感等特色。在AI Arena盲测中表现优越,能精准生成复杂内容,文字渲染有准、多、美、真、齐特点,图像编辑能力也得到增强。
本地部署Qwen 3.8 27B,要用什么配置
Qwen 3.8 27B是性能好、体积小的开源模型,个人也能本地部署。本地跑开源大模型,重点看容量和带宽两个指标,还介绍了Mac、RTX 5090、RTX PRO 6000三种部署方案及优缺点。
DeepSeek之后:中国开源人工智能生态的架构选择
自2025年1月“DeepSeek时刻”,中国开源社区有历史性进展,讨论焦点从模型转向架构与硬件选择。技术架构多元,多模态能力扩展,开源许可宽松,小模型走红,本土硬件采用加快。
Paper2Video:学术研究论文讲解视频自动生成
学术演示视频制作耗力,Show Lab提出Paper2Video基准数据集和PaperTalker多智能体框架,可从学术论文自动生成演示视频。还引入定制化评价指标,衡量学术演示视频效果。
你奶奶也能看懂:DeepSeek-OCR的秘密。
本文介绍DeepSeek-OCR,它并非普通OCR工具,而是用“上下文光学压缩”将大量文本信息转为少量视觉Token。其架构含编码器和解码器,压缩效果惊人,重新定义AI“记忆”,或改变AI认知方式。
GPT-Image-2全量上线,强出天际线
OpenAI的GPT - Image - 2虽未正式发布但已全量上线,实测在文字渲染、知识理解等方面超强大,有信息图、专辑封面、UI设计等多种玩法,Sam Altman官宣明天发布内容或含它,还可能宣布实现AGI时间。