
流体力学专用版DeepSeek,单GPU可跑,成本节约高达100倍
流体力学专用版DeepSeek,单GPU可跑,成本节约高达100倍又一专业领域成功引入AI工程师!
又一专业领域成功引入AI工程师!
商汤最新升级的日日新SenseNova V6解锁的新能力—— 原生多模态通用大模型,采用6000亿参数MoE架构,实现文本、图像和视频的原生融合。从性能评测来看,SenseNova V6已经在纯文本任务和多模态任务中,多项指标均已超越GPT-4.5、Gemini 2.0 Pro,并全面超越DeepSeek V3:
统一多模态大模型(U-MLLMs)逐渐成为研究热点,近期GPT-4o,Gemini-2.0-flash都展现出了非凡的理解和生成能力,而且还能实现跨模态输入输出,比如图像+文本输入,生成图像或文本。
Llama 4刚出世就被碾压!英伟达强势开源Llama Nemotron-253B推理模型,在数学编码、科学问答中准确率登顶,甚至以一半参数媲美DeepSeek R1,吞吐量暴涨4倍。关键秘诀,就在于团队采用的测试时Scaling。
基于规则的强化学习(RL/RFT)已成为替代 SFT 的高效方案,仅需少量样本即可提升模型在特定任务中的表现。
2025年斯坦福HAI报告重磅发布,456页深度剖析全球AI领域的最新趋势:中美顶级模型性能差距缩至0.3%,以DeepSeek为代表的模型强势崛起,逼近闭源巨头;推理成本暴降,小模型性能飙升,AI正变得更高效、更普惠。
推理增强型大语言模型LRM(如OpenAI的o1、DeepSeek R1和Google的Flash Thinking)通过在生成最终答案前显式生成中间推理步骤,在复杂问题解决方面展现了卓越性能。然而,对这类模型的控制仍主要依赖于传统的输入级操作,如提示工程(Prompt Engineering)等方法,而你可能已经发现这些方法存在局限性。
「未来,99% 的 attention 将是大模型 attention,而不是人类 attention。」这是 AI 大牛 Andrej Karpathy 前段时间的一个预言。这里的「attention」可以理解为对内容的需求、处理和分析。也就是说,他预测未来绝大多数资料的处理工作将由大模型来完成,而不是人类。
对于「AI 危害」,每家公司都有不同的解决方案,但没有完美方案。
原生多模态Llama 4终于问世,开源王座一夜易主!首批共有两款模型Scout和Maverick,前者业界首款支持1000万上下文单H100可跑,后者更是一举击败了DeepSeek V3。目前,2万亿参数巨兽还在训练中。