「o4模型」共找到 8319 篇相关文章
GPT-5真的拉胯吗？机器之心一手实测，网友：还我4o、还我4.5
OpenAI发布GPT - 5后评价褒贬不一。有人认为它进步大，也有人差评，如制作游戏、重构代码失败。机器之心实测发现其表现不稳定，写作、推理、编码能力有好有坏，复杂任务表现欠佳。
李飞飞最新思考：语言模型救不了机器人
本文是对李飞飞的访谈编译。她指出语言模型在世界理解上有短板，空间智能是关键，还探讨了AI发展历程、世界模型重要性等，介绍其公司产品Marble，强调人人在AI时代都有位置。
The Batch: 982 | 法律、新闻和金融领域的定制模型
本文是DeeplearningAI《The Batch》的最新报道，汤森路透推出法律、新闻、金融领域定制大语言模型Thomson，基于Qwen构建，性能优于多款通用大模型，小版本将开源供非商业使用。
开源模型TOP5，被中国厂商包圆了
10月公开数据显示中国开源大模型占据榜单前五，阿里Qwen系列和DeepSeek影响力深远。从LMArena榜单、HuggingFace数据看，国产模型表现佳。还提及Llama 5相关传闻。
35B参数科学性能比肩万亿参数模型，『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview，尺寸小、科学能力强，在多方面有突破。其深化与昇腾算力生态协同，探索‘通专融合’，科学及智能体能力升级，还优化训推效率。
Chain-of-Agents: OPPO推出通用智能体模型新范式，多榜单SOTA，模型代码数据全开源
OPPO个性化AI实验室团队推出智能体推理范式CoA及模型AFM，解决传统多智能体系统通信效率低等问题。AFM在近20项测试中刷新记录，降低推理成本，还介绍了架构、数据构建等，也指出待探索方向。
Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式
2025年秋具身智能赛道火热，特斯拉、英伟达动作不断，数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大（深圳）刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法，提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。
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。
华为诺亚发布ScaleNet：模型放大通用新范式
华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法，创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术，在视觉和语言任务上验证了有效性，提升了模型性能。
基于闪电注意力机制，创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈，多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax，从架构、创新模块、训练框架等多方面优化，表现突出。