Unstruct ai
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Use AI 是一个基于网页的 AI 工作空间,用户可在同一处访问多个主流 AI 模型,进行联网检索并完成各类任务。登录后可保存聊天记录、创建文件和图像,并获得个性化回复。该服务由 Use AI Inc. 提供,接驳第三方 AI 模型,与模型提供方无隶属或背书关系,AI 输出可能存在错误。
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Visual-RFT 是视觉强化微调(Visual Reinforcement Fine-Tuning)的官方代码库,也是首个将 DeepSeek-R1 的强化学习策略全面适配到多模态领域的工作。它以 Qwen2-VL-2/7B 为基础模型,设计基于规则的可验证奖励,集成到基于 GRPO 的强化微调框架中,用于提升大型视觉语言模型在多种视觉感知任务上的表现。该工作已被 ICCV 2025 接收,并开源了训练代码、训练数据和评估脚本。后续工作 Visual-ARFT 进一步赋予开源 LVLM 浏览网站、编写代码处理图像等智能体能力,并提出了多模态智能体工具基准 MAT。
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Yuan2.0-M32 是一个采用混合专家(MoE)架构的大语言模型,总参数量 40B,每次激活 2 个专家、激活参数 3.7B。它提出并采用了新的路由网络 Attention Router 以提升专家选择效率与准确率,相比使用经典路由网络的模型准确率提升 3.8%。模型从零开始用 2000B tokens 训练,训练计算量仅为同等参数规模稠密模型的 9.25%。在编码、数学等多个专业领域具备竞争力,在 MATH 和 ARC-Challenge 基准上分别达到 55.9% 和 95.8% 的准确率,超过 Llama3-70B。每 token 前向计算 7.4 GFLOPS,仅为 Llama3-70B 的 1/19。序列长度支持 16K。相关代码与模型已开源在 GitHub,并发布在 ModelScope 与 Hugging Face。
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