「混元图像2.1」共找到 3704 篇相关文章
人形机器人开始打国球了!两台机器人完整打完11分制比赛
第二届世界人形机器人运动会8月22 - 26日将在「冰丝带」举行,港大超维战队的两台人形机器人按11分制自主打完一局。其采用自主研发的SMASH 2.0系统,团队还探讨技术难点、系统升级等问题。
快手在 AI 上,渐入佳境
文章介绍快手多模态大模型 Keye-VL 1.5,参数 8B 适合中小企业。它侧重短视频场景,视频理解能力强,能与业务结合,提升推荐等场景效率。还详述其架构、预训练、后训练及训练架构优化等技术细节。
破解「长程智能体」RL训练难题,腾讯提出RLVMR框架,让7B模型「思考」比肩GPT-4o
腾讯混元AI数字人团队提出RLVMR框架,将‘元认知’理论引入RL,通过奖励‘好的思考过程’解决长程任务中智能体的低效探索与泛化难题,经其训练的7B模型表现出色。
社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生,多模态多语言向量模型
Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4,参数38亿,能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现,在多基准测试中展现顶尖性能,支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。
AI七个月突破数学家“围剿”反超人类!14位数学家深挖原始推理token:不靠死记硬背靠直觉
大模型o3 - mini - high在7个月内,于FrontierMath基准测试中,答题得分从2%提升到22%,超人类团队平均水平。数学家分析其推理记录,发现它靠直觉而非死记硬背解题,但也存在缺乏创造力等局限。
看完快手这场沙龙,我对生成式推荐的判断变了
作者参加快手技术沙龙,认为生成式推荐正重构推荐系统底座。快手在生成式推荐领域体系化演进,如OneReason让推荐系统学会思考,Pool - Rec解决算力问题,OneSearch V2和GR4AD用于场景实践,还举办LLM - Rec挑战赛。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大,现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架,实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%,预测速度提升2 - 3个数量级。
谷歌IMO金牌模型可以用了!推理性能秒了o3、Grok 4
谷歌拿下IMO金牌的模型Gemini 2.5 Deep Think已在Gemini App推出,速度更快、实用性更强。该模型仅对Ultra订阅用户开放,月费约1803元。其推理性能超o3、Grok 4,有迭代开发等优势。
刚刚,谷歌「IMO金牌」模型上线Gemini,数学家第一时间证明猜想
本周五,谷歌向 Google AI Ultra 订阅用户推出 Deep Think 功能,提供全版本 Gemini 2.5 Deep Think 模型给部分数学家。该模型是获 IMO 金牌模型变体,速度更快,有并行思维等技术,在多领域有用且测试成绩优。
跑通AI Agent「最后一公里」:iMeanAI的WebAgent后训练技术全解析
文章深入解析iMeanAI的WebAgent后训练技术,指出当前AI Agent落地存在从‘理解’到‘执行’的困境。通过两个极限任务展示其能力,介绍核心技术架构和后训练进化引擎,还提及该技术带来的自由体验,其1.0版本已公测。