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腾讯混元完成集权调整

腾讯混元完成集权调整

腾讯混元完成集权调整

腾讯首席AI科学家姚顺雨正式兼任AI Data部负责人,至此AI侧模型、Infra、数据、评测四大核心板块全部划归姚顺雨统一管理,腾讯混元完成集权调整。

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9005 点击    2026-09-29 11:30
目前可以免费“薅”的Token,截至2026年9月,全网最全信息

目前可以免费“薅”的Token,截至2026年9月,全网最全信息

目前可以免费“薅”的Token,截至2026年9月,全网最全信息

截至2026年9月,实测整理出16个仍可免费获取Token的渠道,按限时活动、长期免费层、国内平台额度三档分类,涵盖阶跃星辰Step 5、Qoder、Cline、Gemini API、GitHub Copilot、Kilo Code、OpenCode、Groq、Cerebras、火山引擎、阿里云百炼、腾讯云混元、百度千帆、智谱及硅基流动等平台。

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7833 点击    2026-09-29 11:17
独家 | 腾讯推出顶尖专家平台“混元智囊团”,我们想到了字节的Xpert

独家 | 腾讯推出顶尖专家平台“混元智囊团”,我们想到了字节的Xpert

独家 | 腾讯推出顶尖专家平台“混元智囊团”,我们想到了字节的Xpert

《读佳》获知,腾讯推出面向外部行业人才的专家平台“混元智囊团”,平台Slogan为“聚智为谋,引领未来”。该平台隶属于腾讯混元旗下,通过连接各领域顶尖实战专家与真实AI训练问题,以高质量数据集生产、专业内容编写、知识审核为核心工作,产出的专家资源与专业数据服务于混元大模型持续迭代优化。

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10166 点击    2026-09-21 10:29
现在说Hy4 preview+WorkBuddy是靠谱的办公搭子还来得及吗

现在说Hy4 preview+WorkBuddy是靠谱的办公搭子还来得及吗

现在说Hy4 preview+WorkBuddy是靠谱的办公搭子还来得及吗

AI博主在WorkBuddy中实测腾讯混元Hy4 preview,通过研究检索、Excel+PPT交付、播客报价系统和3D小游戏四个办公场景验证其能力,认为该模型在长程任务中对信息冲突与规则歧义的审慎处理是其核心亮点,适合作为办公搭子。

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9074 点击    2026-08-31 13:55
实测混元 Hy4 Preview:腾讯终于踩下油门,能杀入国模第一梯队吗?

实测混元 Hy4 Preview:腾讯终于踩下油门,能杀入国模第一梯队吗?

实测混元 Hy4 Preview:腾讯终于踩下油门,能杀入国模第一梯队吗?

那这次发布的 Hy4 Preview 到底有什么进步,APPSO 这就给你实测看看。姚顺雨此前反复提到一个思路,比起把模型训练成更会刷榜的「做题家」,混元更关心它到了真实场景里到底好不好用。

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9351 点击    2026-08-28 15:30
姚顺雨重整腾讯多模态路线:靠拢梁文锋,远离李飞飞

姚顺雨重整腾讯多模态路线:靠拢梁文锋,远离李飞飞

姚顺雨重整腾讯多模态路线:靠拢梁文锋,远离李飞飞

腾讯混元多模态团队又发生了一起人事变动。据媒体报道,曾负责xAI多模态理解负责人蔺旭东,已经离开xAI,加入腾讯混元,担任多模态内容生成算法负责人。

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10030 点击    2026-08-19 15:24
独家|腾讯混元徐灿转岗微信WeLM,微信AI进入加速阶段

独家|腾讯混元徐灿转岗微信WeLM,微信AI进入加速阶段

独家|腾讯混元徐灿转岗微信WeLM,微信AI进入加速阶段

《智能涌现》从相关人士处获悉,混元资深研究员徐灿在近期加入腾讯WeLM团队,从事大模型研发相关工作。多名知情人士透露,在姚顺雨接手腾讯大语言模型研发前,徐灿在混元LLM体系中担任后训练一个方向上的负责人。值得一提的是,这次转岗发生在微信持续强化自研大模型和Agent能力的阶段。

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8680 点击    2026-08-14 22:44
腾讯混元Hy ASR 3.0 preview发布:通用识别、方言覆盖、场景鲁棒性全面提升

腾讯混元Hy ASR 3.0 preview发布:通用识别、方言覆盖、场景鲁棒性全面提升

腾讯混元Hy ASR 3.0 preview发布:通用识别、方言覆盖、场景鲁棒性全面提升

8 月 4 日,腾讯混元正式发布新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview。基于最新一代大语言模型 Hy3 的语言理解能力,Hy ASR 3.0 preview 融合高精度语音识别与深度语义理解能力,在通用识别、上下文感知、多场景鲁棒性以及方言覆盖等核心维度实现全面提升,

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10016 点击    2026-08-05 15:14
Loss收敛不代表学会:腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本

Loss收敛不代表学会:腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本

Loss收敛不代表学会:腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本

SFT是LLM从“通才”变成“专才”的关键步骤。业界默认做法是:准备标注数据(QA对、指令-回复对等)在基座模型上跑SFT训练。看loss曲线收敛了→认为训练完成。但问题在于:loss是全局平均,掩盖了样本间的差异。loss收敛只代表“大部分样本学会了”——那些始终学不会的样本被淹没了。

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8925 点击    2026-07-26 11:25