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说到底,裸模型像一台空转的引擎,引擎本身不是汽车。MiniMax从M2.5版本开始押另一条路:Agentic RL(基于强化学习的智能体训练)——直接把模型扔进真实操作系统环境里干活。走通了,能力质变。但它需要全新的训练基础设施。,一部短剧从剧本到上线意味着什么?
汤道生在上海峰会上还宣布了腾讯云底层平台Cube全面开源,企业可直接用于智能体训练和部署。这实际上就是腾讯回应「沙箱困境」的其中一个解法,通过开源,让大模型的脚手架更好用。,MiniMax的实践印证了这一点。MiniMax M2.7正式开启模型的自我进化,AI深度参与了模型的训练,强化学习中50%-70%的工作由Agent自主完成。人类研究员的角色变了,变成跟Agent聊实验idea。,2024年5月,OpenAI发布旗舰级多模态大模型GPT-4o,为全球首个实现文本、图像、音频”原生统一、实时交互的消费级模型。,她更为OpenAI确立了模型行为”这一专业领域,负责为GPT-4o、GPT-4.5等模型设计人格与交互逻辑,通过后训练与强化学习优化模型体验,并基于真实场景构建了评估体系。
去年10月,葡萄君曾介绍过Meshy,当时的直观感受是,AI生成的质量有了长足进步,终于能成为生产力工具了;而这次GDC上Meshy的分享让我对AI生成如何融入游戏开发有了更清晰的认知。,而MiniMax不是唯一一个撞上这堵墙的。任何一家认真做Agentic RL的公司,迟早都会遇到同样的沙箱瓶颈。区别只在于,有没有人先把路趟出来。,而三者结合,便能构建一种更紧密的协同关系。平台开放举报通道,与权利人联动处理侵权内容,提升处置效率;出品方被逐步引导使用正版授权素材,从源头减少风险。只有当行业真正从“流量优先”转向“合规优先”, AI内容的生产逻辑才会彻底改变。,MiniMax的M2.7在AA大模型榜单国产模型排名第一,跟Claude在SWE-bench Verified上差距只剩0.6%。,K8S跑不动,就一起从头设计专用沙箱。行业还没认识到Agent基础设施的价值,就自己先投进去。这种默契是项目里做出来的,不是会议室里谈出来的。