「1.5B模型」共找到 9247 篇相关文章
阿里新开源提出建设性安全对齐方案，向“让用AI的人安全”新范式跃迁
阿里巴巴集团安全部联合多高校发布技术报告，提出建设性安全对齐理念并集成到Oyster - I模型。该理念突破传统防御式机制，构建新博弈框架，实验显示该模型在安全和通用能力上达SOTA水平。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
从 Jev 到 TierSense， Agent 的「判断层」正在被拆出来 | GAIR Paper 132
本文解读Jev和TierSense项目，提出将Agent判断层从大模型生成中拆分，交给专用轻量模型，介绍TierSense能力、实验数据，探讨专用判断模型优化Agent效率的新方向。
上下文窗口限制被打破：Subquadratic推出了一个1200万Token的窗口
2026 年前沿模型宣传至少 100 万 Token 上下文窗口，但利用不佳。Subquadratic 推出能处理 1200 万 Token 窗口的模型，称可绕过问题，还将推 5000 万窗口模型，其 SSA 架构有优势，基准测试成绩佳。
刚刚，AI大牛刘威视频创业公司Video Rebirth，完成5000万美元融资
AI视频初创公司Video Rebirth完成5000万美元融资，由刘威博士创立，致力于打造“视频原生的世界模型”。融资用于视频模型迭代等，解决行业痛点，其核心创新机制让模型表现突出。
CoT 之后，CoF 如何让帧间逻辑从「隐式对齐」变成「显式思考」？
CoT 虽提升语言模型推理能力，但在 C 端场景有局限，且被质疑并非真实推理。视觉领域提出 CoF 概念，Google DeepMind 团队引入理论，让视频模型通过帧链推理提升帧间一致性，还具强大泛化能力。
Meta归来！时隔一年发布Muse Spark，重回第一梯队
Meta发布Muse Spark模型，这是MSL团队首款模型。此前Llama 4表现不佳，刺激Meta重组。Muse Spark性能超Llama 4，计算效率提升，在测试中成绩优异，Meta AI战略转向闭源探索，模型已上线。
和一线研究员的闭门讨论：蒸馏变难后，下一步的重点是什么？
本文整理拾象邀请多家头部模型厂商一线AI研究员的线下闭门讨论，围绕大模型前沿方向分享业内共识与分歧，涵盖Computer Use、RSI、模型蒸馏、训练数据、数据生意等核心议题，干货密度高。
黄仁勋倡议的开源联名信，Anthropic 为何不愿签名?
黄仁勋分享支持开放权重模型的联名信，NVIDIA、Google等公司联署，Anthropic缺席遭网友讨伐。Anthropic研究人员回应引争议，这场讨论或存在错位，分歧关键在于发布前评测能否支持模型权重长期外授。
LLM总是把简单任务复杂化，Karpathy无语：有些任务无需那么多思考
随着推理大模型和思维链普及，大模型有了‘深度思考’能力，但现在有些偏科，简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象，认为是基准测试优化所致，大模型发展不能只追求分数。