多模态大模型在代码能力上进步惊人,但在基础视觉任务上却频繁失误。UniPat AI 构建了一个极简的视觉智能体框架 ——SWE-Vision,让模型可以编写并执行 Python ...
计算机工程师和程序员长期以来依赖逆向工程来实现程序功能,而不直接复制受版权保护的原始代码。简单来说,就是在不侵犯版权的前提下“模仿”软件的行为和功能。过去,这种做法通常遵循所谓的“洁净房间(clean room)”原则:由完全不接触原始代码的人重新实现功能,以确保生成的新代码不会构成原作的衍生作品。
3月16日消息,小米AI实验室研究员罗福莉,也就是很多人口中的“天才少女”,又发论文了。 论文名叫ARL-Tangram: Unleash the Resource Efficiency in Agentic Reinforcement ...
终于,“养虾人”们也有自己的专属模型了。 就在今天,智谱稍早前开始内测的神秘模型Pony-Alpha-2终于揭开了真实身份——全球首个“龙虾特供”模型GLM-5-Turbo。
多模态大模型在代码能力上进步惊人,但在基础视觉任务上却频繁失误。 活跃在AGI基础研究前沿的技术团队UniPat AI构建了一个极简的视觉智能体框架——SWE-Vision,让模型可以编写并执行Python代码来处理和验证自己的视觉判断。在五个主流视觉基准测试中,SWE-Vision均达到了当前最优水平。 模型看得见,却没法精确处理 多模态大模型的代码能力在过去一年取得了惊人进展——独立搭建项目、 ...
AI 时代大学生创业*的机遇在于资源平权。一个人也能借助 AI 快速做出 MVP、快速迭代、快速触达全球用户。真正稀缺的品质不是「会用 AI」,而是能定义真实问题,并持续把技术变成可交付的产品价值。
但在FOMO情绪驱使下,普通用户很快会发现,想养一只龙虾,成本十分高昂。除了要配备3000多元的Mac Mini,请人上门安装单次费用在50元到200元不等——而Token消耗,更是一个无底洞。有人晒出了一周烧掉14亿Token,一个月“烧”了1万多元的账单。