资源受限如何提高模型效率？一文梳理NLP高效方法

近日，有汽车领域博主爆料，特斯拉的FSD（完全自动驾驶）辅助系统将迎来一次重要升级，或将实现更真实的环境场景还原。在最新曝光的软件代码中，发现了大量新增的渲染模型，涵盖多种车辆与行人类型。这些新增模型包括救护车、消防车、垃圾清运车、校车、半挂式卡车、高尔夫球车、骑电动滑板车的行人、使用轮椅的行人、玩滑板的行人、推婴儿车的行人，以及道路清扫车、三轮车、拖车、火车和有轨电车等。这一系列高精度建模意味着FSD系统将能更准确识别并响应复杂交通参与者的行为。据CNMO掌握的消息，日本方面已为特斯拉FSD系统的落地扫

AI视频生成正迎来属于“通义”的高光时刻！就在昨晚，阿里巴巴悄然推出了一款由音频驱动的14B视频大模型——Wan2.2-S2V。只需上传一张静态图片和一段音频，就能生成出面部表情生动、口型精准匹配、肢体动作流畅自然的电影级数字人视频，效果惊艳。实际效果展示如下：△来自@AIMIRAI46487更令人振奋的是，这款新模型一经发布便全面开源，现在所有人都可以免费在通义万相官网体验使用。据官方介绍，Wan2.2-S2V的核心优势包括：支持最长分钟级的单次视频生成，画面稳定且具有一致性；具备影院级别的音

5月30日，华为推出了全新的AI模型——盘古UltraMoE，该模型的参数量达到了7180亿。作为一款接近万亿参数的MoE(MixtureofExperts)模型，它在整个训练过程中完全基于华为的昇腾AI平台完成，标志着华为在超大规模模型训练方面取得了重要进展。盘古UltraMoE的成功训练离不开盘古团队研发的一系列创新技术。例如，Depth-ScaledSandwich-Norm(DSSN)稳定架构的引入，显著改善了超大规模模型训练期间出现的梯度异常及

大语言模型面对加密数据，即便最新的Qwen3也会感到压力！尽管当下各类推理模型在多种基准测试中表现优异，但在密码学这样对逻辑严谨性和细节准确性要求极高的专业领域，模型的推理能力还有待深入挖掘。密码学不仅要求模型具备高级数学运算能力和严密的逻辑推理链，还需要其能够精准辨识复杂加密模式中的潜在规律；成功解密要求模型拥有极强的综合推理能力。上海AILab等联合推出的CipherBank测评，使用大量真实隐私场景数据和多种密码算法，严苛挑战当前最先进的大模型。CipherBank的测评结果显示，目前的大语言模型

强化学习（RL）结合真实搜索引擎可以显著提升大模型的检索和推理能力。然而，这一方法面临两大挑战：搜索引擎返回的文档质量不稳定，导致训练过程中的噪音和不稳定性；RL训练需要频繁部署，产生大量API开销，限制了可扩展性。针对这些问题，阿里通义实验室推出了开源解决方案ZeroSearch，这是一个无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。实验表明，ZeroSearch只需使用3B参数的LLM作为检索模块，就能有效提升搜索能力，并大幅节省API成本。ZeroSearch让LLM实现自给自足

不求速胜，熬吧。

编辑：桃子【新智元导读】第二代Ameca升级亮相，搭载GPT-4技术，实现实时对话。人形机器人Ameca迎来了它的第二代版本！近期，在2024年世界移动通信大会（MWC）上，全球最先进的机器人Ameca再度亮相。Ameca在会场周围吸引了大量观众。通过GPT-4的增强，Ameca能够即时回应各种问题。「展示一段舞蹈吧」。当被问及是否有情感时，Ameca通过一系列逼真的面部表情作出回应。就在几天前，开发Ameca的英国机器人公司EngineeredArts展示了他们团队的最新成果。视频中，Ameca具备了

4月2日，HuggingFace大模型榜单迎来更新，阿里通义千问近期开源的端到端全模态大模型Qwen2.5-Omni力压群雄，荣登榜首！DeepSeek-V3-0324和群核的SpatialLM-Llama-1B紧随其后，杭州公司包揽榜单前三甲。Qwen2.5-Omni展现出卓越的多模态处理能力，能够流畅处理文本、图像、音频和视频等多种数据类型，并实时生成文本及语音输出。在OmniBench等权威多模态融合任务评测中，其性能表现创下新纪录。令人惊喜的是，它仅拥有70亿参数的小巧体积，这使得全模态大模

比特现金（BCH）的未来发展前景看好。凭借其可扩展性、支付采用、价值存储、智能合约和坚实的社区支持，比特现金有望在多个领域取得显著发展，成为一种多功能且广泛使用的加密货币。

ACH 总共发行了 10 亿枚，用于支付网关费用、治理投票和质押奖励。ACH 基于 BEP-20 标准，采用 PoS 机制，可通过私募、公募和生态系统分配获取，其价值受服务需求、实用性和市场趋势影响，可在币安、火币等交易所购买。