包含标签 AI技术 的文章

刚刚,混元图像3.0全球“盲测”登顶第一 - 知识铺

刚刚,国际大模型竞技场LMArena发来祝贺: 最新文生图榜单显示,混元图像 3.0 在全球26个大模型中,高居第一位,超过nano-banana等顶尖闭源模型。 这一结果来自全球所有用户的“盲测”,这也标志着混元在多模态生成方面达到全球领先水平。 腾讯混元图像 3.0 发布仅仅一周,就开启了全球“霸……

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全球用户盲选!混元生图3.0登顶榜一 - 知识铺

假期和大家分享个好消息! 刚刚,文生图领域的“权威竞技场” LMArena放榜 —— 发布仅一周的混元图像3.0,从全球26个大模型里突围,登顶第一。实打实赢过了 Nano Banana等可敬的对手。 这个排名没有任何“算法滤镜”,靠的是全球用户们两两对比投票选出,每一票都藏着用户的真实体验和偏好。……

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超越 Nano Banana,这个国产 AI 刚刚拿下全球生图第一 附详细体验 - 知识铺

这几天 AI 圈都在被 Sora 2 刷屏,没想到国产 AI 也悄咪咪地干了票大的。 腾讯的混元图像大模型 3.0,才发布一周,就在全球最硬核的 AI 竞技场 LMArena 上杀疯了——在26 个全球顶级模型混战,拿下文生图全球榜单的 Top 1! 这可不是什么野榜,LMArena 是加州大学伯克利分校搞的,纯靠全球网友「盲测」投票,谁好谁……

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实测开源版 nano banana:更聪明的超长文本渲染,彻底告别 AI 汉字鬼画符 - 知识铺

最近腾讯开源了一个新模型——混元图像 3.0。 它的宣传点很直白:不仅能画图,还能准确「理解」,和利用世界知识「推理」。比如我们想做一张广告海报,它能把商品画出来,还顺手把文字排版好;想做一套漫画,输入一句话,它就能帮我们画好分镜。 听起来是很强,但也让人好奇,它真能替代设计师吗?还是……

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混元又赢了?开源界Banana模型打败正主? - 知识铺

上周刚刚写过一篇腾讯混元的分析贴-我还在说腾讯最近在腹泻式开源, 然后,文章刚发,就又开源了HunyuanImage-3.0模型,不少网友说是开源界的nano banana, 今天刷X,发现它在LMArena(就是那个盲测对战投票榜单)上竟然拿下了第一(见图2-3), 超过了Google……

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AI 一键出日报 - 知识铺

AI 一键出日报 现在做自媒体,谁不是几十上百个群?信息爆炸、重要消息老是错过。 我的做法是:让 AI 自动把群聊变成可视化日报——热点话题、重要通知、工具推荐、问答沉淀,一页看完,特别清爽。 思路一句话:用 Chatlog 把微信聊天记录“接出来”,再用支持 MCP 的 AI(如 Cursor / Cherry Studio)自动总结,并生成一份……

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推理网博客 渗透结构 0 6b --- Inference.net Blog Osmosis Structure 0 6b - 知识铺

昨天,Osmosis AI 发布了一项特别的内容:一个拥有 6 亿参数的模型,它解决了生产 AI 中最令人沮丧的问题之一——结构化输出会削弱你的智能模型。 如果你曾经尝试过强制 GPT-4 或 Claude 输出 JSON,你就知道有多痛苦。你的准确率会大幅下降。当你强制 GPT-4.1 输出结构化输出时,它在 AIME 数学问题上的准确率仅为 2.7……

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推理网博客 异步请求:降低 LLM 成本的缺失模式 --- Inference.net Blog Asynchronous Requests The Missing Mode That Slashes Llm Costs - 知识铺

大多数团队将 LLM 调用视为要么是同步的 (现在给我答案)要么是批量的 (今晚运行整个数据集)。然而,对于某些工作负载来说,批量推理并不适用,这就是我们为什么要引入一种新的 LLM 请求类型:一个_异步的_请求。 异步请求 – 一旦空闲 GPU 可用,就会完成。 以下是关于为什么这很重要以及如何今天使用 Inference.net 来实现它……

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