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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。,当影视圈不用再斤斤计较成本时,满大街都会是所谓的“大片”,当特效变得廉价,审美就会变得昂贵。,“我算赶上好日子了,”他说,“你看我今年一甲子,六十了,到现在还有这么多好的团队、好的演员在陪我玩,这还抱怨?抱怨时代抱怨平台,有啥可抱怨的?”,在未来,小成本电影也可以有炫酷的特效。
超强人工智能的终极风险或许不是处心积虑的叛变,而是它会在逻辑的迷宫里把自己绕成一团不可预测的乱麻。,AI 的下半场是“具身智能”(Embodied AI)。这需要海量的真实场景数据来喂养模型,需要低成本的硬件来承载算法,需要完善的供应链来快速迭代。中国拥有全球最完整的制造体系、最低的边际硬件成本、最密集的真实场景(从工厂到家庭),以及对新技术更高容忍度的市场。,过去两年,全球AI 竞争的焦点几乎全部集中在大模型能力上。参数量的比拼、推理能力的测试、多模态的生成,成为了科技媒体头条的常客。但春晚机器人被抢空这件事,正在悄然改变讨论重心。
据悉,该平台自主研发了一套针对翡翠玉石的视觉识别系统,其训练数据来源于自建数据库及多个公开玉石交易平台。系统首先对上传的玉石图像进行初步分类处理,再结合行业数据库进行交叉分析与信息检索,最终生成鉴定报告。,斯坦伯格通过个人博客及社交媒体平台公布了这一决定。他解释称,此举源于对开源精神的坚持以及对实现技术规模化应用的追求。“保持OpenClaw的开源属性并让其自由发展,对我至关重要,”斯坦伯格写道,“我始终致力于构建真正有价值的技术。虽然OpenClaw具备成长为大型企业的潜力,但我的兴趣不在于此。我的目标是推动世界向前发展,而与OpenAI的合作,能够以最快速度将个人智能体的愿景带给全球用户。”,构建了场景和人物后,另一个核心应用 AI 的环节是分镜与动作生成。熊昺辉介绍,团队运用 AI 基于剧本风格、题材特点,自动匹配分镜逻辑,81集的《斩仙台真人 AI 版》平均每集有40个镜头,团队“AI+人工”组合仅用30天就完成了所有分镜工作,而传统流程可能需要几个月;动作生成上,AI 则能快速完成御剑飞行、斗法等复杂动作的帧生成,避免了真人演员拍摄的安全风险和动作局限。,此前有报道显示,斯坦伯格曾在采访中透露,他每月为OpenClaw项目投入约1万至2万美元的个人资金,并已与多家大型人工智能实验室展开合作洽谈,其中与Meta及OpenAI的交流尤为引人关注。
通过让模型针对同一个问题多次尝试并取平均值,随机崩溃会随着尝试次数的增加而迅速下降。,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。,也许那个时代,科幻题材才会迎来真正的春天。,据悉,席尔瓦的离开是DeepMind历史上最重要的人事变动之一。