想象一下，当语音模型不仅能听懂你的话，还能根据你所给出的例子进行举一反三，搞定全新的语音任务。小米最新推出的 MiMo-Audio-7B-Instruct 做到了这一点。这全都归功于它首次将大语言模型领域的「涌现」能力和「少样本学习」能力移植到了语音模型上。MiMo-Audio-7B-Instruct 基于创新预训练架构和上亿小时训练数据，打破了语音领域依赖大规模标注数据的瓶颈。在开源模型的语音智

在五大数据集构成的几何基准上，DA3 对深度、几何、位姿、渲染四大指标全面刷新记录，甚至小模型版本都能打赢别人家大模型 —— 这性能，妥妥「打小怪兽像打蚊子」级别的。它的潜力也很让人上头：无论是机器人需要看清路、AR/VR 需要理解空间、无人机想认清地形，还是想把普通相机变成「会理解世界的 3D 传感器」，DA3 都能轻松胜任。换句话来说，DA3 就像给普通相机开了「空间透视外挂」，把原本平面的画

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LongCat-Video 基于 136 亿参数的视频生成大模型，同时支持文字转视频、图片转视频和视频续写，让创意能够持续往前推进。它不是只会做几秒炫酷短片，而是从训练阶段就融入了长时序逻辑，让光影不飘、角色不丢、剧情不突兀，几分钟的视频也能顺畅连贯。效率方面也非常能打：720p、30fps 的长视频几分钟即可生成，再配合强化学习不断提升文本对齐、画质与动作一致性，让开源模型也能拥有行业级竞争力。

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选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」以及「vLLM」镜像，OpenBayes 平台上线了新的计费方式，大家可以按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」，点击「继续执行」。如果我们对模型进行微调，那么系统就不那么重要了，因为无论我们使用哪个系统提示，模型都会从目标中学习该做什么。该教程为使用 vLLM 加载 Qwen2.5-3B-Instruct-AWQ 模型进行少样本学习，包括

Janus-Pro 是一种新颖的自回归框架，它统一了多模态理解和生成，由中国 AI 企业 DeepSeek 于 2025 年开发的开源多模态大模型，它通过将视觉编码解耦到单独的路径来解决以前方法的局限性，同时仍然使用单一的、统一的转换器体系结构进行处理。选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」以及「PyTorch」镜像，OpenBayes 平台上线了新的计费方式，大家可以按照需求选择

该模型旨在解决化学图像理解与文本分析之间的不兼容问题，通过结合视觉 Transformer (ViT)、多层感知机 (MLP) 和大型语言模型 (LLM) 的优势，实现了对化学图像和文本的全面推理。可以看到模型针对图像准确描述了图像的内容是黄色的液氮罐，接着我们可以继续问它一个问题，比如我们输入「液氮的化学分子式是什么」。平台会自动选择合适的算力资源和镜像版本，这里使用的是英伟达 A100的算力和

进入 OpenBayes 平台后，打开「公共教程」，找到「一键部署 Gemma-2-9B-Chinese-Chat」的教程。比如我们输入「我的蓝牙耳机坏了，我该去看牙科还是耳鼻喉科」，它给我们的回答非常合理，中文理解能力非常优秀。Temperature 可以改变模型输出的随机性，Temperature 的值越大，模型的输出越随机；等待系统分配资源完成后，将鼠标悬停在「API 地址」处，点击上方链接