Le site web "站长之家" a rapporté l'arrivée d'un nouveau benchmark nommé MathVerse, conçu pour évaluer les performances des grands modèles linguistiques multimodaux (MLLMs) sur des problèmes mathématiques visuels. L'étude a révélé que la plupart des modèles dépendent fortement des entrées visuelles, mais que GPT-4V excelle tant au niveau textuel que visuel.
Le lancement de ce benchmark offre de nouvelles perspectives pour le développement futur des MLLMs.
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Anthropic teste 'Claude Neptune v3', un nouveau modèle d'IA en phase d'évaluation de sécurité. Performances en mathématiques remarquables, potentiellement comparable aux meilleurs modèles. Deux hypothèses: version pré-Claude4.5 ou avancée majeure. Stratégie pour devancer la concurrence.....
Les grands modèles linguistiques (LLM) ont obtenu des progrès significatifs dans les tâches de raisonnement complexes en combinant les instructions de tâche et l'apprentissage par renforcement à grande échelle (RL), comme le modèle Deepseek-R1-Zero qui applique directement l'apprentissage par renforcement au modèle de base, montrant une grande capacité de raisonnement. Cependant, ce succès est difficile à reproduire dans différentes séries de modèles de base, notamment dans la série Llama. Cela soulève une question centrale : quels facteurs entraînent une incohérence dans les performances des modèles de base lors de l'apprentissage par renforcement ? L'apprentissage par renforcement dans
Zhipu AI dévoile officiellement sa dernière génération de modèle visuel général GLM-4.1V-Thinking, basé sur l'architecture GLM-4V, ajoutant une mécanique de raisonnement par chaîne de pensée, qui améliore significativement les capacités des tâches cognitives complexes. Ce modèle prend en charge plusieurs types d'entrées multimodales, comme les images, les vidéos et les documents, et excelle dans la compréhension de longues séquences vidéo, les questions-réponses visuelles, la résolution de problèmes scientifiques, la reconnaissance de texte, l'interprétation de documents, le Grounding, l'Agent GUI et la génération de code, répondant ainsi à des besoins d'applications variés dans divers secteurs.
Hier, le groupe Taotian a annoncé lors de son événement « Tech Festival des Jeunes Résistants 4.0 » que son modèle de recommandation à 10 milliards de paramètres, RecGPT, développé en interne, était désormais en ligne. Ce progrès innovant va entièrement améliorer le flux d'informations « Je vous aime » sur la page d'accueil de l'application Taobao. Grâce à la technologie AIGR (recommandation générative), les utilisateurs bénéficieront d'une expérience de recommandation plus précise et personnalisée. Le lancement de RecGPT marque une étape importante pour Taobao dans le domaine de la recommandation en e-commerce. Les données de test montrent que le flux d'informations recommandé par le modèle RecGPT se distingue fortement, avec un taux de clics élevé.
Le 23 juin, NetEase Youdao a officiellement lancé et rendu open source sa dernière série de grands modèles « Ziyue 3 », dont le nom anglais est Confucius3-Math. Ce modèle dédié à l'enseignement des mathématiques est capable de fonctionner efficacement sur des GPU grand public, devenant ainsi le premier outil d'IA éducative à coût faible et haute performance en Chine. Dans une série de tâches de raisonnement mathématique, « Ziyue 3 » a montré des performances exceptionnelles supérieures à celles de nombreux modèles généraux à grande échelle. Le modèle mathématique « Ziyue 3 » grâce à un apprentissage renforcé à grande échelle et une série d'algorithmes innovants, s'est distingué
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