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传统视频总结工具只基于音频总结,内容浅显。而豆包大模型2.0是多模态原生模型,能同时处理画面和声音。只需3步安装配置,就能让它真正“看”视频,输出详细笔记。
模型汤新做法!Meta|提出“类别专家汤”:SoCE,大幅提升模型性能,刷新SoTA!
大语言模型领域,提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE,通过分析类别相关性操纵模型权重,在BFCL上刷新SOTA记录,为开源社区指明低成本进化之路。
Fable 5回归全网抓紧测!发现GLM-5.2更香了,价格只有1/39
Claude Fable 5消失19天后全球再上线,7月1 - 7日Pro等订阅用户可用,但额度受限。它实力强但贵,与多模型对比表现优,远程工作能力突出。不过使用限制变多,安全分类器易误伤。
刚刚,英伟达新模型上线!4B推理狂飙53倍,全新注意力架构超越Mamba 2
Jet - Nemotron是英伟达推出的小模型系列(2B/4B),由全华人团队打造。其提出PostNAS与JetBlock,实现架构优化。相比Qwen3等模型,它在多维度准确率更高,H100 GPU上推理吞吐量最高提升53倍。
腾讯AngelSlim重磅升级!面向全模态的大模型压缩算法工具包,推理速度飙升 1.8倍!
近年来,推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现,支持多模态场景,最高可实现 1.9× 推理加速,还具备多亮点。
RL训练一层就够了!单层RL超越全参数训练,跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现,RL收益集中在中间层,训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标,经多模型、算法、任务实验验证,还给出三种训练优化策略。
微信、清华连续自回归模型CALM,新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM,它将语言建模为连续向量而非离散词元,显著改善性能与计算成本权衡,解决了 LLM 效率瓶颈,虽面临技术挑战但实验效果佳,还指明未来研究方向。
神秘爆款模型被小米认领!雷军直言超过马斯克 xAI Grok,罗福莉透露MiMo-V2-Pro将开源
小米发布 MiMo-V2 家族三款新模型,确认 Hunter Alpha 是 MiMo-V2-Pro 早期版本。雷军称其超马斯克 Grok,罗福莉透露模型稳定后将开源。MiMo-V2-Pro 适用于 Agent 场景,Omni 关注全模态交互,TTS 面向语音生成。
9B 模型“平替”GPT-4o ?!面壁赌对OpenClaw端侧AI,内部上演一人月产65万行代码的效率核爆
2023年面壁智能转攻端侧大模型,起初遭质疑,后获市场认可。今年发布开源全模态模型MiniCPM - o 4.5,年中还将推AI硬件松果派。其内部有“一人公司”趋势,对未来端侧智能发展有清晰判断。
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。