如果你让一个通用大型模型手写Three.js代码来构建一个角色3D模型,那就像用导弹打蚊子!上周我就这么做了。一个奥德赛角色——来回调整了三个小时,消耗了数十万
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43 条情报如果你让一个通用大型模型手写Three.js代码来构建一个角色3D模型,那就像用导弹打蚊子!上周我就这么做了。一个奥德赛角色——来回调整了三个小时,消耗了数十万
Opus 5以两倍更低的价格在3D破坏物理效果上击败了Fable 5!我们给四个模型分配了相同的任务:构建三个自包含的HTML场景,并具备真实物理效果。提示:- 一个吞噬整个田野的龙卷风 - 一个拆除公寓楼的破碎球 - 一辆超载的卡车
World Labs创始人@drfeifei正在收购由@YunzhuLiYZ组建的机器人仿真团队SceniX。世界模型本就关乎三维空间。此举将工作进一步推向机器人训练领域,在该领域中,模拟世界必须经受住与真实硬件的接触考验。
帕特里克·博伊尔在量化交易领域从业20多年后表示: “工作的重点不是相信你的模型,而是不断尝试证明它是错的。” 在8分钟内,他解释了量化分析师如何将市场观点转化为假设,用历史数据检验它们,计算成本并控制风险。
一个团队停止为每个请求支付其最佳模型的费用
《寓言5》回来了。而且它即将让所有等待的人失望。 两周的炒作。两周的“最佳模型即将回归”。 以下是您实际得到的内容。 一个比他们之前发布的任何东西都更严格的新安全过滤器。 普通的编码和调试现在变得
你以为你检查了答案, 因为你问了它“你确定吗?” 你没有 模型无法区分知道和猜测的区别, 所以那个问题只会让它道歉, 给你另一个版本,以新的方式出错 你什么都没测试 你只是推动了它
Polymarket天气市场的价格由查看iPhone应用的人们决定。
一个接一个的客户需要一整年的时间才能发布该模型。 事实上,政府微观管理,释放是疯狂的。
“排名第三的闭源法学硕士遇到的麻烦最多。 随着企业采用模型路由,他们越来越多地在顶级专有模型和快速改进的开源替代方案之间进行选择。 这使得排名第三的闭源提供商受到双方的挤压,
This diagram shows the paper’s idea that intelligence can be modeled as a small meaning-based decision map, where clues like danger, food, urgency, and location push the system toward 1 of 4 actions: hide, escape, stay s
两个转录模型并行运行,一个在质量上胜出,另一个在沉默检测上胜出。
很高兴宣布举办第一届关于从情境和具体互动中学习的研讨会@#COLM2026! 与环境、人类和其他主体的交互可以教授哪些被动文本无法教授的语言模型? …… arning-situated-interaction.github.io 6月30日前提交!
需要明确的是,如果删除不可用的 Fable,GLM-5.2 (Max) 是世界上前端编码的第一模型。 这是一个重要的时刻。在这个非常重要的领域,开源软件已经赶上了专有技术,而中国也已经赶上了美国。
车主们炫耀特斯拉海外版Grok大语言模型结合FSD,让不少国内车企无语! @特斯拉_AI @Grok @特斯拉
GLM-5.2 在长期任务能力上相较于 GLM-5.1 有重大飞跃。
一种规划工具,允许模型为具有挑战性的任务组织工作。
制作中值 ttft 低于 300 毫秒的模型非常困难。
这两个模型是文本转语音和语音转文本的最佳选择。
足够的高质量交互可以训练较弱的“学生”模型模仿有用行为。
编码在上下文和内存方面有显著提升,模型在复杂任务中表现更佳。
现在可以在不重写代码的情况下在TPU和GPU之间切换,支持原生PyTorch。
BraceSproul 和 jakebroekhuizen 分享关于开源模型的见解。
认识一下 DiffusionGemma! 一个实验性的开源模型,探索文本生成的快速新方法,采用 Apache 2.0 许可发布。 超越逐 token 的顺序生成过程,同时生成整块文本。以下是 DiffusionGemma 的新特性:
哇,我可能刚在Model 3上体验了史上最长的特斯拉真正智能召唤。我的车自己开了0.4英里,连续2分40秒没有停过一次。太牛了!
Highly anticipated Mythos (released as Fable 5) model just dropped! By far the most expensive model I’ve seen so far, let’s see if it lives up to the hype. Fable 5 pricing: - $10/m Input tokens - $50/m Output tokens Comp
这是我们Mac-1模型的预告:66亿参数模型,可在任何Mac上本地运行,需要7GB内存(12GB更佳)。支持487个MacOS原生工具、多工具链式任务、推理已开启、输出约65 tok/s。我们在模型周围构建了强大的应用层。
NVIDIA的Nemotron 3 Ultra是最便宜的高性能长上下文模型,完全开放。
动态前缀缓存通过重新定位动态上下文块来节省模型成本。
很快,竞赛数学将不再有趣,期待明年推出完美模型。
新课程探讨如何以低延迟和合理成本服务多个用户。课程由@RedHat和@cedricclyburn共同开发。
在数据不足的情况下,如何将多轮预训练扩展到数百轮?
今天我们发布了Nemotron 3 Ultra,具备550B MoE前沿智能模型。
静态基准测试逐渐失效,评估和训练数据应与前沿模型共同演进。
Reve 2.0支持原生4K输出,具备类似PS的编辑能力,用户可直接选择图像的各个部分。
研究令牌优化和模型路由,提出应对推理成本和需求的优化方法。
Meta在基础设施、人才和下一代模型上进行大量投资,竞逐个人AI的未来。
介绍由@EvansXuHan领导的StereoPolicy项目,旨在增强机器人政策模型的几何线索。
我们为GPT-Rosalind引入新功能,旨在支持生命科学研究。
新发布的Gemma 4 12B模型可以在笔记本电脑上本地运行,支持强大的多步骤推理和代理工作流。
这个模型在更广泛的应用中至关重要,感谢大家的支持。
新论文探讨了更大模型的优势,分析了数据资源竞争的影响。
每个人都在构建代理或工具,但你真正需要的是一个反应器,我正在开发一个有趣的项目。