「GLM 4.6V」共找到 2355 篇相关文章
别养龙虾了,硅谷Agent新潮流是「爱马仕」
免费开源的Hermes Agent上线一个月霸榜GitHub Trending,标星超6.66万。它强调持续学习和自我进化,能自动提炼可复用技能。安装门槛低,支持多系统,还原生支持个人微信。
GPT-5“变笨”实锤,退休教授出了道井字棋送分题,结果它真送了
退休经济学教授用井字棋简单问题测试GPT - 5,其表现拉胯,与“博士级AI”宣传不符。后续操作离谱,或因OpenAI策略调整。此外,OpenAI在测ChatGPT新功能,奥特曼开始炒GPT - 6。
豆包 AI 编程:一句话写赛博鱼缸,动嘴皮改富士滤镜
豆包发布全新模型 1.6 后,AI 编程更新,基于此模型在评测集位列第一梯队。它实现低门槛+可用性,能一句话生成网站、工具,还可可视化编辑,目标是让普通人能做产品。
没有头,没有脚,还能三折叠,周衔团队发布首款「非人形」机器人
机器人创业公司Genesis AI发布首款通用机器人Eno,它是轮式且配机械臂,无腿无头部,外壳颜色可定制。其由自研模型GENE驱动,预计2026年Q4发货,落地从工业到生活场景。
如何为 GPU 提供充足存储:AI 训练中的存储性能与扩展性
文章通过分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果,探讨不同存储系统在大规模 AI 训练中的表现。介绍三类训练负载及新的 Checkpointing 负载,分析共享文件系统类别,给出比较视角,解读各负载测试结果并总结选型要点。
刚刚,智谱和华为搞波大的:中国首个国产芯片训练出的SOTA多模态模型!
智谱与华为合作开源新一代图像生成模型GLM-Image,是中国首个全程用国产芯片训练的SOTA多模态模型,擅长文字渲染,拿下多项榜单第一,API调用一张图只要0.1元,还解析了其技术架构。
Hugging Face开源nanoVLM,750行代码可训练视觉语言模型,简单到令人发指!
Hugging Face开源全新视觉语言模型框架nanoVLM,仅750行代码就能从零训练高效能VLM模型。它在单张H100 GPU训练6小时后,在MMStar数据集准确率达35.3%,且能在免费Google Colab跑。
自主Agent时代群雄逐鹿,紫东太初何以走出一条中国特色AGI之路?|甲子光年
2026年OpenClaw掀起全民AI热潮,AI进入自主Agent时代。中科紫东太初依托中科院自动化所,以自研紫东太初ScienceClaw从AI4S赛道切入,破行业痛点,走出中国特色AGI发展之路。
“交互式Scaling”:增加Agent与环境交互的深度和频率来提升性能
在AI发展中,商业研究Agent是“黑箱”,开源研究Agent性能有差距。MiroMind团队推出MiroThinker v1.0,提出“交互扩展”提升性能,在多基准测试表现出色,也指出了当前版本的局限。
硅谷热议:最快语音转文字模型
AI语音独角兽ElevenLabs发布Scribe v2 Realtime实时语音转文本模型,实现150毫秒超低延迟、93.5%高准确率,覆盖90多种语言,打破速度与精度不可兼得困境,此前该领域痛点多。