
谷歌版小钢炮开源!0.27B大模型,4个注意力头,专为终端而生
谷歌版小钢炮开源!0.27B大模型,4个注意力头,专为终端而生谷歌开源Gemma 3 270M闪亮登场!只需几分钟即可完成微调,指令遵循和文本结构化能力更是惊艳,性能超越Qwen 2.5同级模型。
谷歌开源Gemma 3 270M闪亮登场!只需几分钟即可完成微调,指令遵循和文本结构化能力更是惊艳,性能超越Qwen 2.5同级模型。
10亿用户App转向AI原生应用,大船如何掉头?高德最近打了个样,用AI重构底层技术栈,建立主-从Agent架构,将千问大模型与空间智能结合,展现出了新范式的强大威力,给用户带去了极大便利。
疯狂的七月已经落下了帷幕,如果用一个词来形容国产大模型,「开源」无疑是当之无愧的高频词汇。
当大模型在代码世界封神时,一场硬件领域的新战役也在打响——如何让 AI 在物理世界「动手」。这场攻坚战的突破速度比预想快一些,Physical AI 的可行性轮廓已然变得更为清晰。
思维链 (CoT) 提示技术常被认为是让大模型分步思考的关键手段,通过在输入中加入「Let’s think step by step」等提示,模型会生成类似人类的中间推理步骤,显著提升复杂任务的表现。然而,这些流畅的推理链条是否真的反映了模型的推理能力?
AI大模型的秘密配方是什么?答案可能很简单:海量的“盗版内容”。
就在刚刚,昆仑万维发布了 Mureka V7.5,一个专门为中文升级的音乐大模型。
过去几年,AI 的巨大突破赋予了机器语言的力量。而下一个前沿,是给予它们关于世界的记忆。当大模型只能分析短暂的视频内容时,一个根本性的鸿沟依然存在:AI 能够处理信息,却无法真正地“记住” 信息。如今的瓶颈已不再是“看见”,而是如何保留、索引并回忆构成我们现实世界的视觉数据流。
当前 GPT 类大语言模型的表征和处理机制,仅在输入和输出接口层面对语言元素保持可解释的语义映射。相比之下,人类大脑直接在分布式的皮层区域中编码语义,如果将其视为一个语言处理系统,它本身就是一个在全局上可解释的「超大模型」。
随着AI时代的到来,上一代取得巨大成功的互联网产品都在紧密地结合大模型的能力,为用户提供焕然一新的服务和产品体验。这其中,部分产品走在了变革前沿,不仅利用大模型完成了产品重塑,还借助AI开启了产品的第二增长曲线。