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对话灵感实验室:全帧率 VLM、低成本与分层部署,业务现场不止需要炫技模型
InfoQ对话格灵深瞳灵感实验室,探讨多模态大模型下视频理解问题。指出传统视频模型抽帧处理浪费算力和信息,介绍LLaVA - OneVision - 2.0突破长视频理解瓶颈,还提及“视觉智能工坊”助力业务落地。
Google 新论文离谱到家了,0延迟0成本通用,提升大模型准确率最简单的方法。
Google新论文提出简单提升大模型准确率的方法,即重复提示词,把完全一致的输入连续发2次。主流模型适用,经70项benchmark测试,0场景效果倒退,47个场景准确率提升,且几乎不增延迟、成本。
大模型全员0分!谢赛宁领衔华人团队,最新编程竞赛基准出炉,题目每日更新禁止刷题
谢赛宁等人出题,让o3、Gemini - 2.5 - pro等模型全军覆没。LiveCodeBench Pro是实时基准测试,题库每日更新。此前称LLM编程超人类专家,本次测试并非如此,最好模型难题通过率也为0。
对话陈炜鹏:Loopit 有了 1500 万件作品之后,我们决定做自己的互动世界模型
Loopit 今年 2 月上线,已积累近 1500 万作品,北美数十万青少年成稳定用户。在此基础上,团队发布互动世界模型 Zing - 0.5,探索互动内容新形态。陈炜鹏认为模型与应用应结合,自研是为拓展产品边界。
Meta 143亿挖角后的首个作品:Alexandr Wang 推出闭源模型,杨立坤点赞
沉寂9个月后,Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型,性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4,在多领域有应用潜力。不过闭源引争议,且在部分领域有短板。
DeepSeek的GRPO会导致模型崩溃?看下Qwen3新范式GSPO
文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO,重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题,会致模型崩溃,进而提出新算法GSPO,实验显示其效率和可扩展性更佳。
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong-L1,超越o3-mini
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong - L1。当前大模型处理长文本有训练效率低、过程不稳定难题。QwenLong - L1用分阶段强化学习等方法,实验中超越o3 - mini、比肩Claude,还在案例表现出色。
Qwen紧追OpenAI开源4B端侧大模型,AIME25得分超越Claude 4 Opus
Qwen团队深夜开源两个端侧模型Qwen3 - 4B - Instruct - 2507和Qwen3 - 4B - Thinking - 2507,尺寸对端侧友好,支持256k上下文。后者在AIME25测评得分超Claude 4 Opus,两模型能力较前作均有提升。
一个模型场景通吃!它石智航AWE3.7的泛化能力有点狠
长期以来,机器人系统多依赖专有模型,场景变化时需重新训练。如今具身智能步入下半场,它石智航通用具身大模型AWE3.7用同一颗“具身大脑”贯通多场景,回应了通用泛化命题。
POF|清华大学张宇飞团队:采用数据驱动湍流模型的三维增升装置模拟
传统RANS方法预测分离流动有挑战,数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用,验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力,证明其可用于真实工程流动问题。