9B“小”模型干了票“大”的：性能超8倍参数模型，拿下23项SOTA | 智谱开源
9B“小”模型干了票“大”的：性能超8倍参数模型，拿下23项SOTA | 智谱开源如果一个视觉语言模型（VLM）只会“看”，那真的是已经不够看的了。
来自主题: AI技术研报
7879 点击 2025-07-02 15:56
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如果一个视觉语言模型（VLM）只会“看”，那真的是已经不够看的了。
清华大学朱军教授团队与 NVIDIA Deep Imagination 研究组联合提出一种全新的视觉生成模型优化范式 —— 直接判别优化（DDO）。
时序数据分析在工业监控、医疗诊断等领域至关重要。比如航空发动机监控这个复杂工业场景中，工程师需分析海量多通道传感器数据，以判断设备状态并制定维护决策。
Agentless+开源模型，也能高质量完成仓库级代码修复任务，效果媲美业界 SOTA 。
这款 Agent 擅长多轮搜索和推理，平均每项任务执行 23 个推理步骤，访问超过 200 个网址。它是基于 Kimi k 系列模型的内部版本构建，并完全通过端到端智能体强化学习进行训练，也是国内少有的基于自研模型打造的 Agent。
“边看边画，边画边想”，让大模型掌握空间思考能力，结果直接实现空间推理任务新SOTA。
在信息爆炸的时代，推荐系统已成为我们获取资讯、商品和服务的核心入口。无论是电商平台的 “猜你喜欢”，还是内容应用的信息流，背后都离不开推荐算法的默默耕耘
生成图像这件事，会推理的AI才是好AI。 举个例子，以往要是给AI一句这样的Prompt： （3+6）条命的动物。 我们人类肯定一眼就知道是猫咪，但AI的思考过程却是这样的：
GUI智能体总是出错， 甚至是不可逆的错误。 即使是像GPT-4o这样的顶级多模态大模型，也会因为缺乏常识而在执行GUI任务时犯错。在它即将执行错误决策时，需要有人提醒它出错了。
深夜，沉寂已久的Kimi突然发布了新模型—— 开源代码模型Kimi-Dev，在SWE-bench Verified上以60.4%的成绩取得开源SOTA。