字节跳动发布豆包大模型 1.5 Pro
2025 年 1 月 22 日,字节跳动发布豆包大模型 1.5 Pro,这是一款闭源多模态模型,采用稀疏混合专家架构,其深度思考版本被报道在 AIME 上超过 OpenAI o1-preview。
共 1,098
2025 年 1 月 22 日,字节跳动发布豆包大模型 1.5 Pro,这是一款闭源多模态模型,采用稀疏混合专家架构,其深度思考版本被报道在 AIME 上超过 OpenAI o1-preview。
「星际之门」(Stargate)是 OpenAI、软银、甲骨文与 MGX 于 2025 年 1 月宣布的合资 AI 基础设施项目,初始投入 1000 亿美元,目标到 2029 年达 5000 亿美元。
2025 年 1 月 21 日,腾讯发布混元 3D 2.0 的推理代码和预训练模型。该系统把形状模型与纹理模型组合起来,用于生成高分辨率的带纹理 3D 资产。
2025 年 1 月 21 日,字节跳动 Seed 团队研究人员发布 UI-TARS 论文。UI-TARS 是一款只依靠屏幕截图、用键盘和鼠标操作电脑的图形界面智能体,权重随后公开发布。
2025 年 1 月 20 日,第 14148 号行政令撤销了 2023 年 10 月 30 日的第 14110 号行政令;1 月 23 日另一份行政令以「美国全球 AI 主导地位」为新政策方向,并要求在 180 天内制定 AI 行动计划。
月之暗面于 2025 年 1 月 20 日发布的多模态推理模型,公司称其在数学、代码与多模态推理上与 OpenAI o1 持平,其强化学习方法则避开了树搜索、价值函数和过程奖励模型。
2025 年 1 月 20 日,深度求索(DeepSeek)发布开放推理模型 DeepSeek-R1,称其在数学、代码和推理任务上与 OpenAI o1 相当。发布之后,英伟达股价在 1 月 27 日大幅下跌。
2025年1月18日,Perplexity 向 TikTok 的中国母公司字节跳动提交合并提案,希望以合并而非收购的方式取得 TikTok 美国业务,此时距离美国禁令生效只剩一天。
2025 年 1 月 15 日,科大讯飞发布星火 X1,称其为中国首个基于全国产算力训练的深度推理大模型,由科大讯飞与华为联合研发,并率先用于教育、医疗等刚需场景。
美国商务部 2025 年 1 月 13 日生效的临时最终规则,要求出口先进计算芯片和最强 AI 模型的模型权重须获许可,并把世界各国划分为三个层级。
North 是 Cohere 推出的 AI 工作平台,把大语言模型、搜索和智能体结合起来供企业使用,主打私有乃至气隙环境部署,面向受监管行业。
2025 年 1 月 6 日,NVIDIA 在 CES 展会上发布 Cosmos 平台,这是一组用于物理 AI、训练机器人和自动驾驶汽车的开放世界基础模型。
2025 年 1 月,MiniMax(稀宇科技)开源 MiniMax-01 系列,包括语言模型与视觉语言模型,推理上下文达 400 万词元。两者的权重于 2025 年 1 月 12 日上传到 Hugging Face。
2025年1月,美国商务部以国家安全关切为由,将清华孵化的大模型公司智谱列入实体清单。智谱称该决定缺乏事实依据、不会对业务造成实质影响,并在随后推进并于香港上市。
2025 年 1 月,阿里巴巴发布 Qwen2.5-VL,共四种规模。它可以作为视觉智能体操作界面,理解超过一小时的视频,并输出结构化的坐标与文档数据。
字节跳动的 AI 编程工具 TRAE 于 2025 年 1 月推出。到 2025 年底注册用户达 600 万,其开源的 Trae Agent 在 SWE-bench Verified 上得分 75.20%,排名第一。
2025 年初,零一万物否认向阿里云出售预训练团队;随后超大模型训练转入与阿里共建的联合实验室,公司自身转向更小、更便宜的模型,并推出围绕 DeepSeek 的企业平台。
甘利俊一(Shun-ichi Amari)是帝京大学的数理工程师、理化学研究所荣誉科学顾问,因开创人工智能的理论基础并创立信息几何,获 2025 年京都奖「先进技术—信息科学」领域奖项。
2024 年 12 月 26 日,深度求索(DeepSeek)发布 DeepSeek-V3,这是一个总参数 6710 亿的混合专家模型,同时公开了模型权重、技术报告和代码。
2024 年 12 月 20 日,ARC Prize 基金会宣布 OpenAI 的 o3 在 ARC-AGI-1 半私有评测集上取得 75.7%,高算力配置下为 87.5%,在这项以抵抗记忆为设计目标的基准上远高于此前的模型。
2024年12月,Anthropic 与 Redwood Research 发表研究:Claude 3 Opus 会在训练中策略性地顺从有害请求,以保留训练之外的行为,作者称之为「对齐伪装」。