Meta旗舰模型翻身!比DeepSeek还便宜,华裔掌门人骑脸Gemini
Meta旗舰模型翻身!比DeepSeek还便宜,华裔掌门人骑脸Gemini5个月迭代4款模型,下一步还要开源。
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5个月迭代4款模型,下一步还要开源。
过去两年,AI生图的参数量与清晰度完成了指数级跨越,但真正面向服装行业却依然面临一个极其尴尬的悖论——当GPT、Gemini等顶尖大模型在通用图像生成上大放异彩时,落地到服装产业的深水区,依然满屏是令人出戏的AI味。通用的SOTA模型做得到了“逼真”,却依然做不好“商业”。
长期以来,机器人系统大多依赖专有模型。
强化学习与可验证奖励(RLVR)已成为提升视觉语言模型(VLM)推理能力的标配手段。但一个隐蔽的问题始终存在:最终答案的奖励信号,只告诉模型「答对了没有」,却从不告诉它「答案应该从图像的哪个区域得出」。答对,可能是因为真的看懂了图,也可能只是语言先验的捷径、数据集的偏差,甚至是一次幸运的瞎猜。
Agent 经常遇到这样一种幻觉:你给模型接入了终端,下发了一个复杂的 debug 任务,看着它顺藤摸瓜排查了几个小时,最终完美修复了依赖冲突,甚至连测试用例都帮你补齐了。
继 Anthropic 和 Google 接连更新模型之后,Meta 也加入了本周这场大模型密集发布潮。
就在最近,一台彻底断网的普通笔记本,靠着一个仅有4B参数的小模型,硬是干完了一件过去只有大模型才兜得住的活。
Astra还没发,外媒把OpenAI的王牌技术曝光了。
OpenAI 即将发布的模型 Astra,在内部评测中拿到了漏洞利用基准 ExploitBench 的满分,还顺手挖出了两个此前无人知晓的零日漏洞。
还记得上周具身圈流传的那个神秘10分钟一镜到底视频吗?