「v0模型」共找到 8194 篇相关文章
性能提升84%-166%!L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”,构建L0系统,含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程,开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能,展现强大泛化能力。
只因一个“:”,大模型全军覆没
一篇论文发现冒号等符号、“Thought process:”等语句能欺骗LLM,让虚假回答通过。实验表明所有测试模型都会触发假阳性响应。研究人员构建新“评委”模型Master - RM,可让假阳性率接近0%。
给 Happy Horse-1.0 讲完戏,我无痛当上导演了
文章聚焦阿里新发布的视频模型Happy Horse-1.0,经测试它在多镜头一致性、人物表现力和视频编辑功能上表现出色,能产出电影质感画面,且价格有竞争力,但物理拟真短板明显,已具影视工业应用潜力。
Kimi K2基于DeepSeek V3构建
从Hugging Face模型配置文件可知,月之暗面未设计全新模型结构,而是选Deepseek V3作基座模型,用自身高质量数据、独特方法做大量‘微调’和‘后训练’。
AI 编码 3.0:人机协作,正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0,2.0解决生成问题,3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程,协作需从经验驱动转向模型驱动,Kanban和Harness等工具也有了新角色,系统更强调验证和控制。
通义实验室正式开源 Mobile-Agent v3.5 及新一代多平台 GUI Agent 基座模型 GUI-Owl-1.5
通义实验室正式开源 Mobile - Agent v3.5 及新一代多平台 GUI Agent 基座模型 GUI - Owl - 1.5。该模型有多档参数可选,分 Instruct 和 Thinking 版,支持多平台。它解决了高质量数据难搞定等痛点,评测表现良好。
首次!世界模型、动作模型融合,全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA,首次融合世界模型与动作模型,统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据,还提出策略解决误差累积问题,实验表现优异。
突发!字节开源 36B 模型Seed-OSS
字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型,用12T tokens训练,采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算,有两个基座版本,Instruct版在多方面表现强劲,性能碾压OpenAI开源模型。
DeepSeek深夜更新后自曝:我是V4(?!)
DeepSeek网页端深夜大更新,推出「快速模式」和「专家模式」,还有「视觉模型」开启灰度测试。虽官方未说明,但网友推测专家模式可能是V4或V4 Lite,完整版V4或许不远。
实测DeepSeek V3.1,不止拓展上下文长度
文章实测了DeepSeek V3.1和V3,发现V3.1在编程、写作、翻译等方面有变化,如编程更全面、写作风格变文艺等。网友测试其在aider得分71.6%成非推理模型SOTA,但线上API有问题。