刚刚,MiniMax直接让龙虾学会自我进化,也认识「马嘉祺」了
刚刚,MiniMax直接让龙虾学会自我进化,也认识「马嘉祺」了谁能料到,OpenClaw 的热度从年初延续到了今天。除了专业工程师,很多普通人也在 FOMO(错失恐惧)情绪驱动下,开始了对「养龙虾」的追捧。
谁能料到,OpenClaw 的热度从年初延续到了今天。除了专业工程师,很多普通人也在 FOMO(错失恐惧)情绪驱动下,开始了对「养龙虾」的追捧。
在 M2 系列模型发布后的几个月,我们收到了大量热心用户的反馈和建议,这促使我们进一步加速模型的迭代效率。除了更加认真工作之外,我们能找到的唯一途径就是开启模型和组织的自我进化。MiniMax M2.7 是我们第一个模型深度参与迭代自己的模型。
最近,有网友发现了一个很有意思的 bug:MiniMax 的模型似乎不认识「马嘉祺」这三个字。
百度再一次沦为了计量单位!
“时光流转,谁还用日记本。往事有底片为证。”—— 许嵩《摄影艺术》
3月6日,腾讯混元发布了一篇名为“HY-WU (Part I): An Extensible Functional Neural Memory Framework and An Instantiation in Text-Guided Image Editing”的技术报告。提出了一种崭新的功能性记忆(functional neural memory)范式(weight unleashing),
刚刚,Luma AI甩出全新模型Uni-1,正面对标谷歌Nano Banana Pro和GPT Image 1.5。Uni-1是一个统一的图像理解与生成模型。在官方展示中,Uni-1具备角色姿态迁移、故事板生成、草稿+材质结合参考生成、草稿转漫画、多参考图场景合成、草稿引导的照片编辑、UV贴图生成、带有文字的贺卡海报生成等诸多能力。
没有图片,也能预训练多模态大模型?在多模态大模型(MLLM)的研发中,行业内长期遵循着一个昂贵的共识:没有图文对(Image-Text Pairs),就没有多模态能力。
今天(3月2日),MiniMax(00100.HK)发布了2025年全年业绩。这是全球第一份来自独立大模型创业公司的年报,数字先给:总收入 $7,904万,同比 +158.9%,毛利率 25.4%,净亏损(经过调整) $2.51亿,去年同期 $2.44亿,变化不大
现有Rectified Flow(RF)模型在反演阶段面临的核心挑战,是逆向ODE对微小误差高度敏感,容易沿着数值不稳定方向偏离前向流形,导致轨迹发散、重建不一致、编辑不可控。为解决这一问题,团队提出PMI(Prox-Mean-Inversion),一种针对RF反演稳定性的轻量化修正机制。