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Claude还是最强,但Anthropic这周好像疯了
Anthropic状告阿里蒸馏模型致其股价创新低。一位87年创业者用AI搭工作流,起初用DeepSeek和Qwen问题多,换Claude后流程顺畅。MRCR v2测试显示国产模型与Claude有差距,便宜与省心模型该怎么选成问题。
小米万亿模型全面开源:MIT 协议、1M 上下文,但还是打不过 DeepSeek
小米开源 MiMo-V2.5 和 MiMo-V2.5-Pro 两款模型,采用 MIT 协议,适合商业应用。在基准测试中表现出色,有竞争力价格和限时优惠。但与 DeepSeek 比,架构创新偏工程化,也有推理表现不足等问题。
Monet:赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型,它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法,内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点,提出SFT+RL训练框架,构建数据集,经测试,Monet提升了视觉推理能力。
腾讯混元团队最新研究:让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》,尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数,而非依赖固定参数。通过多类实验验证,这种方式在图像编辑等任务中有明显优势,还降低了训练复杂度。
别让米其林主厨削土豆!英伟达用「小脑指挥大脑」,重构AGI生产力
英伟达推出8B模型Orchestrator,通过组合工具降本增效。在HLE等测试中超越GPT - 5,成本仅为其30%左右。它还能泛化到未见工具,具有可定制调度能力,标志着复合AI新范式的兴起。
登顶!快手发布开源编程模型,720亿参数,创下编程能力新纪录
快手发布开源编程模型KAT-Dev-72B-Exp,在SWE-Bench Verified测试中登顶开源代码模型,与闭源GPT - 5成绩相近。该模型基于自研框架,有架构创新,还集成多种软件工程能力,是构建编程智能体的有力工具。
逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习(IRL)视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战,将LLM生成过程化为MDP,探讨无奖励函数的MDP,说明需神经奖励模型,还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
估值200亿美元!可灵AI被曝剥离快手单独融资
The Information爆料,快手计划分拆旗下视频生成模型可灵AI,目标估值200亿美元并计划明年IPO。可灵已开始盈利,在海外表现出色。快手拆分是因估值重构、资源压力和人才等三层压力。
哈萨比斯出的难题,GPT之父接上了:用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie,切断现代知识污染。研究者测试其能力,探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等,同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
蚂蚁出手VLA,就是开源超越Pi0.5的基座模型
当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战,蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练,在多项真机任务测试中超越 Pi0.5,且在架构、效率等方面有创新。