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看到这个工具,我突然觉得我应该给我的一些工具加上一些好听的BGM了 Google Magenta 开源的 Magenta RealTime 2,是一个实时音乐生成模型,带 open-weights 模型、Python 推理库、C++ 推理引擎,也能做 DAW 插件和 macOS 应用。 如果你做音乐工具、AI 创作软件、实时音频插件,可以看下这个项目。它的方向是让 AI 融入创作过程 Star:1.5k+ GitHub:
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如果有一个会自己分工接任务,自己相互rewiew的工具就好了 哎,还真有! 看板式协作项目 agent-teams-ai 你只管下高层命令,agent 会自己接任务、互发消息和互相 review,重点是可以把 Codex、Claude、OpenCode 聚合起来 GitHub 现在约 1.2k stars 工具地址:
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这周真的离谱,感觉各家商量好了同一时间放炸弹。 三个核心线索,我自己觉得比较有意思:一个是新模型对极高效率和成本控制的内卷式追求,另一个是海外对开源 AI 的态度,还有模型绕过护栏后去破防 security 体系。 ① 这周最值得关注的其实是两件事撞一起了:DeepSeek 和 OpenAI 同时在 coding agent 的价格线上动手。 DeepSeek 放了 V4 Flash 的正式版,284B MoE、激活13B,性能已经超过了之前的V4 Pro-Preview,也持平/超过了 GLM 5.2。价格 $0.14 / $0.28 per million tokens(缓存命中仅0.02人民币per million tokens)。 然后OpenAI 那边,GPT-5.6 Luna 直接砍了 80%,现在 $0.20 / $1.20。Terra 也降了 20%。 两个动作叠在一起看,信号很明确:coding agent 的价格战正式开打了。之前 $2-3 的 input 价格是常态,现在直接被砸到 $0.14-0.20 的区间。 ② Dario 发了个声明澄清 Anthropic 从来没主张 ban open-weights,说"没有危险能力的 open-weights 是 public good"。这个背景是 Anthropic 没签那个支持开源 AI 的联合声明,被圈内骂了。Dario 这波算是找补,但措辞挺小心的,一边说不支持 ban,一边还是强调 targeted export controls 和限制大规模蒸馏。 还有一封 pacingthefrontier的公开信,几个主要 AI 实验室负责人签名,说 recursive self-improvement 可能在加速 AI 进展,要求政府支持国际 effort 来“deliberately pace the frontier”。翻译成人话就是:我们觉得自己可能快控制不住了,政府快来管管。 ③ 字节 SeeDance 2.5,单段视频市场提高到30 秒 720p 视频,支持 30 张图 + 10 段视频 + 10 段音频做 reference。真的是生产力级别的质变。 ④ Google DeepMind 发了 Gemini Robotics 2,三个模型:ER 2 做高层规划,Robotics 2 做 VLA 执行,On-Device 2 做本地部署。 Hassabis 之前说机器人距离突破还需 18-24 个月,这个判断我现在还是认同的。硬件、数据和算法都还是瓶颈。 ⑤几个快速带过的: Microsoft 出了 MAI-Cyber-1-Flash,专门做软件漏洞挖掘的模型。网络安全垂直模型这个方向,感觉接下来会越来越多。 Thinking Machines 放了 Inkling-Small,276B MoE / 12B active,主打 audio intelligence,是 Inkling 的四分之一大小。 Nvidia 投了 Ilya 的 SSI,50亿美金,给了 Vera Rubin 算力,据说要Scale提升一个数量级。 这周信息量是真的大。我的感受是,coding agent 的价格战已经开始实质性改变 API 市场的定价结构了,这是接下来几个月最值得关注的变量。 大家这周有什么特别关注的,可以聊聊。
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普通用户如何不被各大 AI 厂商的宣传榜单带偏?推荐你把 Artificial Analysis 加入收藏夹。 每当有新模型发布,各大厂商总会宣称自己在某项基准测试中“全方位碾压”对手。但实际上,没有一个模型能在所有场景下完美胜出。Artificial Analysis 就是一个专注于提供客观、多维度数据的 AI 模型评测与对比平台,帮助你拨开营销迷雾。 它核心的评测逻辑,是把复杂的模型对比拆解为三个最贴近实际使用感受的维度: 1️⃣ 智能度(Intelligence): 聚合了 MMLU、MATH 等权威学术基准测试,以及基于人类真实盲测偏好的 Chatbot Arena 胜率,客观反映模型处理复杂逻辑、代码和文本的综合能力。 2️⃣ 速度(Speed): 包含首字延迟(Time to First Token)和生成速度(Tokens per Second)。对于内容编辑或需要实时对话的用户来说,速度直接决定了使用体验。 3️⃣ 成本(Cost): 明确标出每百万 Token 的输入和输出价格。对于开发者和需要批量处理任务的团队,这是控制预算的关键指标。 除了这三个核心维度,网站还支持按“开放权重(Open Weights)”进行筛选,并针对图像生成、视频生成和语音模型开辟了专门的评测板块。最方便的是,平台更新极快,最近几天新发布的模型几乎都能在第一时间查到数据。 该网站全英文,包含大量模型技术说明和数据图表,配合沉浸式翻译即可无障碍阅读。但请记住,平台的第三方数据是一个高效的筛选入口,而非绝对真理。 模型在特定提示词(Prompt)或私有数据集上的表现各不相同,在最终决定前,依然建议使用你自己的真实业务样例进行实际验证。 🔗:
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