多模态训练后模型能力雪崩,上海AI Lab全面探索MLLM偏好对齐与模态融合
多模态训练后模型能力雪崩,上海AI Lab全面探索MLLM偏好对齐与模态融合在实际应用过程中,闭源模型(GPT-4o)等在回复的全面性、完备性、美观性等方面展示出了不俗的表现。
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在实际应用过程中,闭源模型(GPT-4o)等在回复的全面性、完备性、美观性等方面展示出了不俗的表现。
Sakana AI刚刚官宣,第二代「AI科学家」独立完成论文,通过了ICLR 2025 Workshop的同行评审。这是首次完全由AI端到端生成的科学论文,获得了学术高度认可。
网易有道这个老牌翻译厂商出的AI大模型子曰翻译2.0,居然吊打了一切。。。说说我们是怎么测大模型的翻译评测这块的。测试的维度也很简单,就从我平常受到的折磨体验出发,梳理出了2点。
今天,外媒披露了谷歌在美国大模型独角兽Anthropic中的持股细节。相关文件显示,谷歌数年来累计对Anthropic注资30亿美元(约合人民币217亿元),换取了后者14%的股份。令人意外的是,这些投资并未让谷歌在Anthropic的运营中享有过多的话语权,但谷歌仍计划在今年9月以可转债的形式再追加7.5亿美元(约合人民币54亿元)投资。
就在刚刚,谷歌Gemma 3来了,1B、4B、12B和27B四种参数,一块GPU/TPU就能跑!而Gemma 3仅以27B就击败了DeepSeek 671B模型,成为仅次于DeepSeek R1最优开源模型。
Hugging Face的Open R1重磅升级,7B击败Claude 3.7 Sonnet等一众前沿模型。凭借CodeForces-CoTs数据集的10万高质量样本、IOI难题的严苛测试,以及模拟真实竞赛的提交策略优化,这款模型展现了惊艳的性能。
揭秘如何在 20 分钟内用 AI 创建专业级界面,并分享前四大核心技巧,让你的 AI 生成的应用脱胎换骨。
2025 年 2 月发布的 NoLiMA 是一种大语言模型(LLM)长文本理解能力评估方法。不同于传统“大海捞针”(Needle-in-a-Haystack, NIAH)测试依赖关键词匹配的做法,它最大的特点是 通过精心设计问题和关键信息,迫使模型进行深层语义理解和推理,才能从长文本中找到答案。
这才 2 月份,深度搜索(Deep Search)就已经隐隐成为 2025 年的新搜索标准了。像谷歌和 OpenAI 这样的巨头,纷纷亮出自己的“Deep Research”产品,努力抢占这波技术浪潮的先机。(我们也很自豪,在同一天也发布了开源的node-deepresearch)。
为了解决视频编辑模型缺乏训练数据的问题,本文作者(来自香港中文大学、香港理工大学、清华大学等高校和云天励飞)提出了一个名为 Señorita-2M 的数据集。该数据集包含 200 万高质量的视频编辑对,囊括了 18 种视频编辑任务。