
抖音&LV-NUS开源多模态新模,以小博大刷新SOTA,8B推理比肩GPT-4o
抖音&LV-NUS开源多模态新模,以小博大刷新SOTA,8B推理比肩GPT-4o2B模型在多个基准位列4B参数以下开源第一。 抖音SAIL团队与LV-NUS Lab联合推出的多模态大模型SAIL-VL2。
2B模型在多个基准位列4B参数以下开源第一。 抖音SAIL团队与LV-NUS Lab联合推出的多模态大模型SAIL-VL2。
游戏理解领域模型LynkSoul VLM v1,在游戏场景中表现显著超过了包括GPT-4o、Claude 4 Sonnet、Gemini 2.5 Flash等一众顶尖闭源模型。背后厂商逗逗AI,亦在现场吸引了不少关注的目光。
上海人工智能实验室发布新一代文档解析大模型——MinerU2.5。作为MinerU系列最新成果,该模型仅以1.2B参数规模,就在OmniDocBench、olmOCR-bench、Ocean-OCR等权威评测上,全面超越Gemini2.5-Pro、GPT-4o、Qwen2.5-VL-72B等主流通用大模型,以及dots.ocr、MonkeyOCR、PP-StructureV3等专业文档解析工具。
今年 8 月,GPT-5 发布,其在多个任务和基准上都表现卓越,但几乎和人世间的所有事物一样,并不是所有人都满意。尤其是 GPT-5 发布后「OpenAI 移除 ChatGPT 中模型选择器」的做法更是备受诟病(尤其是移除了情感表达更佳的 GPT-4o),甚至引发了诸多用户的「网上请愿」,详见我们的报道《用户痛批 GPT-5,哭诉「还我 GPT-4o」,奥特曼妥协了》。
结合RLHF+RLVR,8B小模型就能超越GPT-4o、媲美Claude-3.7-Sonnet。陈丹琦新作来了。他们提出了一个结合RLHF和RLVR优点的方法,RLMT(Reinforcement Learning with Model-rewarded Thinking,基于模型奖励思维的强化学习)。
浙江大学与通义实验室Mobile-Agent团队在UI-R1的基础上,推出全新研究成果——UI-S1,提出了一种名为半在线强化学习(Semi-online Reinforcement Learning)的创新训练范式。
GPT-5上线引发全网吐槽。8月14日,ChatGPT负责人Nick Turley深度复盘了GPT-5发布「风波」,并详细总结了此次产品发布中的失误:比如过快下线GPT-4o、低估用户会对模型的情感依恋、没有让用户建立起「可预期性」等。Nick也分享了OpenAI的产品设计哲学,要坚持「真正对用户有帮助」的原则。
在大模型的竞赛中,参数规模往往被视为性能的决定性因素。但近期,Liquid AI 的研究团队提出了一个不同寻常的案例:一个仅有 3.5 亿参数的模型,经过微调后,竟能在中短上下文的实时日语英语翻译任务上,与 GPT-4o 竞争。
好家伙,我直呼好家伙。 号称「赛博白月光」的 GPT-4o,在它的知识体系里,对日本女优「波多野结衣」的熟悉程度,竟然比中文日常问候语「您好」还要高出 2.6 倍。
覆盖桌面、移动和 Web,7B 模型超越同类开源选手,32B 模型挑战 GPT-4o 与 Claude 3.7,通义实验室全新 Mobile-Agent-v3 现已开源。