大语言模型性能
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12-20
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荐 AI日报：智谱AI发布AutoGLM 2.0；腾讯元宝接入腾讯视频；字节发布开源大语言模型 Seed-OSS
本期AI日报聚焦多项AI技术突破：智谱发布革命性语音代理AutoGLM 2.0，实现全平台语音操控；腾讯元宝接入视频平台提升观影便捷性；字节跳动开源大模型Seed-OSS专注长文本处理；速卖通AI代理助力新品推广效率翻倍；微软测试Copilot智能文件搜索功能；Liquid AI推出低延迟视觉语言模型LFM2-VL；OpenAI月收入首破10亿美元；谷歌Pixel 10系列全面升级AI功能，包括情感识别和实时翻译；Pixel Buds Pro 2引入AI手势控制；ElevenLabs发布支持70+语言的文本转语音API。
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荐 AI日报：腾讯混元推3D生成大模型Hunyuan3D-PolyGen；钉钉AI表格重磅来袭；阿里推多模态大语言模型HumanOmniV2
本文介绍了AI领域多项重要进展：1)腾讯推出首个美术3D生成大模型Hunyuan3D-PolyGen，显著提升建模效率；2)阿里发布多模态大模型HumanOmniV2，准确率达69.33%；3)钉钉AI表格实现1小时处理千项任务；4)百度PaddleOCR3.1版本在多语种识别和文档翻译方面升级；5)微软推出Deep Research智能体，自动化研究流程；6)香港理工与OPPO联合开源视频超清框架DLoRAL；7)谷歌开源MCP工具箱简化AI与数据库集成；8)Win11将推出AI动态壁纸功能。这些创新展示了AI在3D生成、多模态理解、办公效率、视觉处理等领域的突破性进展。
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苹果自研AI模型难产：改用第三方大语言模型
苹果可能会跟OpenAI或Anthropic合作，双方正在谈判讨论一项潜在交易，苹果希望调用OpenAI或Anthropic的第三方大语言模型来为Siri提供技术支持。 据悉，OpenAI或Anthropic正在训练适配苹果私有云计算服务器的模型，苹果也在进行测试，目前苹果发现Anthropic的AI模型最适合Siri，且与Anthropic初步讨论了一些财务条款，消息称Anthropic要求苹果每年支付数十亿美元的费用，且该费用会随时间�
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时空壶接入大语言模型，跨语言沟通已成翻译的艺术
在当今全球化浪潮中，跨语言沟通的需求如潮水般汹涌。从商务领域的跨国谈判，到文化交流中的思想碰撞，高效、精准的语言翻译成为关键桥梁。随着技术的不断发展与迭代，时空壶有望持续引领行业变革，推动全球交流合作迈向新的高度，真正实现跨越语言障碍，让世界沟通无阻。
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时空壶接入DeepSeek、豆包等大语言模型，翻译准确度再次跃升
在全球跨语言沟通需求持续攀升的当下，时空壶再次以创新之举震撼行业。时空壶正式宣布接入DeepSeek、豆包等大语言模型，为其同传耳机产品带来了前所未有的体验升级，彻底改写了同传翻译的游戏规则，也让传统机翻模式成为历史。这一创新举措不仅满足了当下各行业对高质量跨语言沟通的迫切需求，更为未来跨语言交流的发展指明了方向，有望推动整个行业向更加智能、精准、自然的方向迈进，助力全球交流合作开启全新篇章。
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OpenAI开启调查：GPT-4o及4o-mini模型性能下降
据报道，OpenAI发布事故报告指出，当前遭遇GPT-4o和4o-mini模型性能下降问题，目前正在进行调查，并将尽快发布最新消息。科研人员创新性地推出了一项名为LONGPROC的基准测试工具，该工具专为评估模型在处理长上下文中的复杂信息并生成相应回复的能力设计。特别是在需要输出8ktokens的任务中，即便是参数庞大的先进模型也未能幸免于难，这或许预示着未来大型语言模型研究的
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十方融海陈劢：以AI大语言模型为翼，探索数字职业教育新未来
在当下这个科技日新月异的时代，AI大语言模型正以前所未有的速度重塑各行各业，教育领域也不例外。随着AI技术的不断成熟，其与职业教育的融合日益加深，为职业教育带来了前所未有的变革机遇。她认为：“随着AI技术的不断发展和应用深化，数字职业教育将迎来更加广阔的发展前景和无限可能。
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百万鲁棒数据训练，3D场景大语言模型新SOTA！IIT等发布Robin3D
【新智元导读】Robin3D通过鲁棒指令数据生成引擎生成的大规模数据进行训练，以提高模型在3D场景理解中的鲁棒性和泛化能力，在多个3D多模态学习基准测试中取得了优异的性能，超越了以往的方法，且无需针对特定任务的微调。多模态大语言模型以文本模态为基础，将其它各种模态对齐至语言模型的语义空间，从实现多模态的理解和对话能力。这种大幅的提升体现了对抗性数据对模型识别能力的提升。
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AMD发布首个AI小语言模型：6900亿token、推测解码提速3.88倍
AMD发布了自己的首个小语言模型，名为AMD-135M”。相比于越来越庞大的大语言模型，它体积小巧，更加灵活，更有针对性，非常适合私密性、专业性很强的企业部署。按照AMD的说法，它的性能与其他开源小模型基本相当或略有领先，比如Hellaswag、SciQ、ARC-Easy等任务超过Llama-68M、LLama-160M，Hellaswag、WinoGrande、SciQ、MMLU、ARC-Easy等任务则基本类似GTP2-124MN、OPT-125M。
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荐 微软用AI Agent生成2500万对高质量数据，极大提升大模型性能！
随着ChatGPT、Copliot等生成式AI产品的快速迭代，对训练数据的需求呈指数级增长，同时也是提升大模型性能的关键环节之一。为了解决训练数据短缺和质量差的难题，微软研究院发布了一个专门用于生成高质量合成数据的的AIAgent——AgentInstruct。Orca-3在多项指标上也超越了LLAMA-8B-instruct和GPT-3.5-turbo等其他模型。
