模型

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

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

魔法原子发布会：人形机器人、四足机器人及“原子万象”大模型惊艳亮相3月26日，魔法原子举办“原子双生”2025场景战略发布会，重磅推出其人形机器人“小麦”和四足机器人，并首次发布端到端“原子万象大模型”。同时，公司启动“千景共创计划”，目标是与1000家合作伙伴合作，打造1000个基于人形机器人的应用场景。人形机器人“小麦”：加速工业和商业应用发布会上，“小麦”回顾了其过去一年的发展历程，从最初的经典控制路线，到如今的强化学习和模仿学习技术路线，其运动能力得到了显著提升，跑步速度已达2m/s，

1Introductions近期，视觉Transformer（ViTs）成为一项新兴研究，极大地挑战了占主导地位的卷积神经网络（CNNs），在诸如分类[9,13,18,22,44]、目标检测[1,3,61]、语义分割[5,35]等各种图像分析和理解任务上表现出与CNNs相当甚至更优的性能，但完全没有了CNNs中的卷积机制。尽管在任务性能上取得了成功，正如[54]所指出的，ViTs架构的一个主要缺点是，与CNNs相比，ViTs在内存占用、计算复杂度以及最终功耗方面的资源效率要低得多。为了

就在刚刚，OpenAI宣布在其API中推出全新一代音频模型，包括语音转文本和文本转语音功能，让开发者能够轻松构建强大的语音Agent。新产品的核心亮点概述如下gpt-4o-transcribe(语音转文本)：单词错误率(WER)显著降低，在多个基准测试中优于现有Whisper模型gpt-4o-mini-transcribe(语音转文本)：gpt-4o-transcribe的精简版本，速度更快、效率更高gpt-4o-mini-tts(文本转语音)：首次支持