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基于GLM-4.5时期 slime 框架训练与推理解耦”的设计,智谱的新基建进一步实现了生成与训练”的深度解耦,将GPU利用率推向极致。系统支持模型开展大规模的智能体(Agent)轨迹探索,大幅减缓了以往拖慢迭代速度的同步瓶颈,让RL后训练流程的效率实现了质的飞跃。,此前,特斯拉首席执行官埃隆·马斯克曾在社交平台上转发该模型演示视频并评价称“进展迅速”。部分海外用户在体验后也表示,该技术有望为电影工业带来显著变化。,又到了春节档电影出来贡献段子的时候,所以我初一一早就打算去热热身,看了看起来最有槽点的电影:,一旦AI 从“屏幕里的工具”走向“现实中的劳动力”,中国的比较优势将被彻底释放。美国在算法上仍具优势,但在"AI + 物理世界”这条路线上,已经明显放慢了脚步。当美国的工程师还在为机器人的平衡算法调试代码时,中国的工程师已经在为成千上万台出货机器人优化量产良率。这种“工程化能力”的差距,往往比“原始创新”的差距更难弥补。,随着参数量从17亿增加到320亿,模型处理简单问题的偏置和随机崩溃都在下降。它们变得既聪明又可靠。
熊昺辉坦言,虽然过往案例证明 AI 短剧已从“能生成”向“好看、能变现”进阶,但行业整体仍面临人物一致性不足、制作流程碎片化等问题。“《斩仙台真人 AI 版》的突破在于工业化闭环,团队通过多模型组合控制画风、优化提示词格式提升角色稳定性,让作品在画面质感、剧情连贯性上媲美实拍。”熊昺辉说道。,前者是人类没教好,后者是模型自己想歪了。
DeepMind发言人在简短声明中确认了这一消息:席尔瓦的贡献是无价的,我们非常感谢他对DeepMind工作所做出的贡献。”,值得注意的是,OpenAI于今年2月5日推出的“GPT-5.3-Codex”模型,据称在其自身的技术迭代过程中发挥了重要作用,进一步推动了相关领域的研发进度。,Anthropic、EPFL和爱丁堡大学的研究团队最新重磅研究揭开了模型规模、任务复杂度与失控风险之间的诡谲关系。,天天在剧本里“自由地飞”,徐兵的现实生活圈子却很窄,行业里的活动、颁奖一概不参加,慢慢地也没人叫他了。,不过目前仍存在一些技术难点,比如动态场景下的形象稳定性和道具与人物的适配一致性。熊昺辉举例,《斩仙台真人 AI 版》主角高速御剑飞行、与反派激烈打斗时,AI 生成的画面容易出现面部轮廓轻微变形、发丝与背景粘连等问题,“这是因为快速运动的帧生成中,AI 对边缘细节的处理精度会受影响”。此外,在不同镜头切换时,主角曾出现过佩剑长度细微变化、发簪位置偏移的情况,因此复杂动作场景下仍需人工微调。
单看设定,这是一个很容易表达,也很容易写崩的故事。,偏置可以被拆解为目标误设(Goal Misspecification)和代理偏置(Mesa-bias)。