硅谷今日最热具身模型!不用后训练,看一遍就学会
硅谷今日最热具身模型!不用后训练,看一遍就学会刚刚,北美具身初创Skild AI又发布了全新机器人基础模型S1,直接把机器人上下文学习的任务长度拉到了10分钟往上。这次的S1主打上下文学习(in-context learning,ICL):无需在后训练阶段专门学习新的操作数据,只需看一段人类示范视频,就能“照猫画虎”,直接完成一整套从未见过的复杂操作流程。
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刚刚,北美具身初创Skild AI又发布了全新机器人基础模型S1,直接把机器人上下文学习的任务长度拉到了10分钟往上。这次的S1主打上下文学习(in-context learning,ICL):无需在后训练阶段专门学习新的操作数据,只需看一段人类示范视频,就能“照猫画虎”,直接完成一整套从未见过的复杂操作流程。
主持人在访谈里讲了自己的工作状态:他经常同时启动10到15个Agent,每个任务要等30到45分钟。Agent一多,他就得不停切换上下文,记住谁在改哪个项目、哪个任务卡在了哪里。
张小珺的播客(《张小珺商业访谈录》)是关注人工智能前沿的人绕不开的上下文——超长上下文。
赛博义父Tibo,真·有求必应!
预计半年内,ChatGPT的下一代模型将能监视你的屏幕、记录每一次会议与通话,并完整掌握关于你生活的全部上下文。
就在刚刚,Anthropic发了一篇博客。核心信息就是:各位,别再烧冤枉token了,我们都看不下去了!为此,官方详细列举了六条省钱心法,先贴为敬:1. 任务做完就/clear。修完一个bug就清掉当前对话,别让上一个任务读过的文件和命令输出拖进下一个任务里,白白占着上下文。
刚刚,阿里千问正式开源Qwen3.8-27B模型权重。Qwen3.8-27B是一款270亿参数的原生多模态稠密模型,支持图像、视频理解,原生上下文长度达到262K,并可通过YaRN扩展至100万Tokens。
过去一年,编程 Agent 的能力大幅提升,软件工程师对它们的要求也比以往任何时候都高,但上下文窗口的大小却基本停滞不前——一年前,一百万个 token 大致就是最先进的水平,如今依然如此。随着我们逐渐进入 Agent 日常处理 Monorepo(单体仓库)级任务的世界,将越来越多的信息塞进模型那固定的上下文限制中,这种需求已经变成了一项实实在在的全职工程任务。
刚刚,阿里千问大模型团队开放Qwen3.8-2.4T-A95B模型权重! Qwen3.8-Max是基于Qwen3.8-2.4T-A95B的官方版本,于8月3日发布,拥有更多功能,例如视觉输入功能、无需思考即可使用、默认支持1百万上下文长度处理、内置官方工具等。
就在刚刚,DeepSeek V4 Pro 正式版来了。最新的模型与价格页面显示,deepseek-v4-pro 对应模型版本已经更新为 DeepSeek-V4-Pro-0813。从目前公布的信息来看,deepseek-v4-pro 支持 1M 上下文长度,最大输出长度达到 384K Token,同时支持非思考模式和思考模式,其中思考模式默认开启。