社区音量

全部内容 · 按时间倒序

AI 领域头部人物在 X 上的最新观点

Qwen@Alibaba_Qwen
173 赞 · 9 转发 ·
感谢 @arena 的认可!🏆 Qwen-Image-2.1 现在在图像编辑和文本到图像竞技场中都是排名第一的开源模型。现在就试试,向我们展示你创作的作品!🎨 [引用 @arena]: 由 @Alibaba_Qwen 开发的 Qwen-Image-2.1 刚刚在图像编辑竞技场和文本到图像竞技场中成为排名第一的开源模型! 在图像编辑竞技场中以1367分,Qwen-Image-2.1 在开源模型中排名第一。它在总排名中位列第16,距离第15名的 GPT-Image-1.5-high-fidelity 仅差3分。…
Brett Adcock@adcock_brett
168 赞 · 17 转发 ·
这是我对人形机器人的展望。有四个成熟阶段,每个阶段都受前一个阶段进展的限制 首先,你必须构建出色的人形硬件 其次,该硬件需要与全身、AI 优先的架构一起工作 这前两章不能用资本强行突破。它们需要在硬件、控制、AI 和系统集成方面进行深入工程 第三章是扩展智能。主要瓶颈变成数据和计算。我相信人形机器人最终将需要比 LLM 多得多的两者 最后一章是扩展制造并将人形机器人大规模整合到经济中 这后两章——智能和制造——可以通过资本加速。正确完成它们将需要数十亿,最终数百亿美元
Aravind Srinivas@AravSrinivas
164 赞 · 14 转发 ·
我们正在分享关于我们后训练方法的新研究,该方法教会 Perplexity Computer 代理通过模仿良好轨迹并明确纠正可避免的错误(如错误的工具调用)来从真实用户会话中学习(即使整体轨迹成功)。该方法结合了拒绝采样微调(RFT)和提示引导的自蒸馏,并在实时 A/B 测试中将工具调用失败减少了约 21% [引用 @perplexity_ai]: 新研究:我们使用提示引导的自蒸馏对 Computer 模型进行了后训练,使其从自己的错误中学习。 在实时 A/B 测试中,后来训练的检查点相对于早期检查点将工具调用失败…
Simon Willison@simonw
609 赞 · 25 转发 ·
GPT-6 Luna 的价格是 5.6 Luna 的一半,而 5.6 Luna 已经是一个极其便宜的模型,考虑到它的能力。 由于其成本(和速度),Luna 是我构建产品功能最喜欢的模型 [引用 @OpenAI]: 欢迎 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 加入 GPT-6 宇宙。 GPT-6 Sol 和 Luna 建立在 GPT-6 Astra 背后的进步之上,将其许多优势带入更快、更实惠的模型中,以支持大规模工作。 我们还提高了缓存和推理效率,并将节省直接传递给您:与 GPT-5.6 促销定价相比,S…
加载更多