Los resultados de Q2 de Kuaishou están listos: ingresos superan las expectativas, los ingresos de Keling AI alcanzan 250 millones de yuanes

Nouvelle fonction de cadre initial et final de Kuaishou Keling 2.1

Kuaishou Keling AI lance officiellement la nouvelle fonction de cadre initial et final basée sur le modèle 2.1, dont les résultats sont améliorés de 235 % par rapport au modèle 1.6.

Les revenus trimestriels d'Keling AI dépassent 250 millions, aidant Kuaishou à battre des records

Kuaishou a rapporté des performances exceptionnelles au Q2 2025, avec une croissance de 13% des revenus totaux (35,04 milliards de yuans) et un bénéfice net ajusté en hausse de 20,1%. L'IA Keling a contribué 250 millions de yuans, confirmant son potentiel commercial.....

Journal de l'IA : DeepSeek V3.1 est officiellement lancé ; WeChat d'entreprise 5.0 introduit de nouvelles capacités d'IA ; le modèle Klear-Reasoner de Kuaishou arrive en tête

Bienvenue dans l'émission [Journal de l'IA] ! C'est votre guide quotidien pour explorer le monde de l'intelligence artificielle. Chaque jour, nous vous présentons les dernières actualités du domaine de l'IA, en mettant l'accent sur les développeurs, pour vous aider à comprendre les tendances technologiques et découvrir les applications des nouveaux produits d'IA. Découvrez les nouveaux produits d'IA : https://top.aibase.com/1. DeepSeek V3.1 est officiellement lancé : les capacités d'analyse de documents longs et de compréhension du code ont été considérablement améliorées, mais R2 reste à attendre. Le modèle DeepSeek V3.1 présente une augmentation de la longueur du contexte et des tâches de raisonnement en plusieurs étapes.

Le modèle Kuaishou Klear-Reasoner remporte le premier rang, avec une précision de raisonnement mathématique supérieure à 90%

Klear-Reasoner, basé sur Qwen3-8B-Base, excelle en raisonnement mathématique (90% de précision) grâce à l'algorithme GPPO, améliorant l'exploration tout en maintenant la stabilité.....

Test interne du modèle Kuaishou Coline 2.1 : Amélioration de la fonction d'image de départ et d'image de fin pour améliorer l'expérience de création vidéo

Kuaishou ouvre l'accès à KAT-V1 : les capacités de pensée automatique sont significativement améliorées, la version 40B atteint des performances proches de 40B et se rapproche du modèle R1-0528

Kuaishou a ouvert l'accès au modèle KAT-V1, un grand modèle de pensée automatique, comprenant deux versions, 40B et 200B. La version 40B atteint des performances proches de DeepSeek-R1, tandis que la version 200B dépasse plusieurs modèles phares. Ce modèle utilise de manière innovante un schéma d'entraînement mixte de courte et longue pensée ainsi qu'un algorithme de renforcement apprentissage Step-SRPO, permettant d'adapter automatiquement le mode de pensée en fonction de la complexité de la question et de résoudre le problème de surpensée. Il est basé sur Qwen2.5-32B, étendu via un cadre de distillation hétérogène et une pré-formation sur 10 millions d'exemples, et montre d'excellentes performances dans des domaines tels que les sciences et le code.

Kuaishou et l'Université de Shanghai Jiao Tong présentent le modèle Orthus, redéfinissant les limites de la génération multimodale

Kuaishou et l'Université de Shanghai Jiao Tong ont lancé le modèle open source Orthus lors de la conférence ICML. Ce modèle, basé sur une architecture Transformer autoregressive, se distingue par ses performances exceptionnelles dans les tâches de conversion texte-image, avec une efficacité computationnelle nettement supérieure à celle des modèles existants. Orthus intègre une conception architecturale originale, séparant les têtes de génération spécifiques à chaque modalité pour traiter les caractéristiques texte-image, puis les fusionne efficacement dans un espace de représentation commun. Les études montrent que ce modèle dépasse les modèles spécialisés dans les tâches d'interprétation visuelle et de génération d'images à partir de textes, tout en démontrant un grand potentiel dans des applications telles que l'édition d'images, marquant ainsi une avancée majeure dans le domaine du multimodal.

Le remplissage des désirs d'admission aux examens d'entrée à l'université est en plein essor grâce à la recherche approfondie de Kuaishou. Chaque candidat utilise en moyenne 4 fois

Kuaishou lance officiellement OneRec, le système de recommandation intelligent qui ouvre une nouvelle ère dans la recommandation !

Le triomphe des petits modèles ! L'Université des Sciences et Technologie de Hong Kong et Kuaishou unissent leurs efforts pour créer la technologie d'évolution de recherche permettant à l’IA de dessiner sans avoir recours au principe « plus c'est puissant, mieux c'est »

Dans le domaine de la génération d'images par IA, il existe une idée reçue : pour obtenir des images et vidéos de haute qualité, il faut s'appuyer sur des modèles plus grands, avec plus de paramètres et une puissance de calcul accrue. Cependant, l'équipe de recherche de l'Université des Sciences et Technologie de Hong Kong et de Kuaishou Technology vient de proposer la technologie d'EvoSearch (recherche évolutive) qui bouleverse complètement cette conception traditionnelle. La performance la plus impressionnante de cette technologie est que le modèle Stable Diffusion version 2.1, qui ne compte que 865 millions de paramètres, après utilisation d'EvoSearch, produit des résultats de qualité impressionnante