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AI 硬件公司 Rabbit 发布通用 AI Agent 产品:rabbitOS intern

AI 硬件公司 Rabbit 近日发布了 rabbitOS intern,这是一个通用 AI Agent 产品,官方在新闻稿中称其是“AI 原生操作系统”,该系统可以协调多个代理来完成工作。 根据介绍,rabbitOS intern 拥有自主的通用 Agent 机制,能够基于用户输入的 prompts 进行推理、规划、协调及代码级任务执行,从而构建多样化项目。它目前显示了人类在不同领域完成任务的能力的实习生水平。 https://x.com/rabbit_hmi/status/1907433070460068157 RabbitOS Intern 已经向所有人开放免费试用,只需要注册一个 rabbithole 账号,就能体验。r1 用户目前每天可以体验 9 次,非 r1 用户可以体验 3 次。 国内用户直接访问:https://hole.rabbit.tech/ 相关阅读 百度前高管的 AI 创企发布通用智能体:Genspark Super Agent Monica.im 发布 AI Agent 产品「Manus」

Vision-R1:强化学习助力视觉定位,图文模型性能提升 50%

中国科学院自动化研究所与中科紫东太初团队联手推出了一种新方法 ——Vision-R1,利用类 R1强化学习技术,显著提升了视觉定位的能力。这个方法不仅在目标检测和视觉定位等复杂任务上实现了50% 的性能提升,甚至超过了参数规模超过10倍的现有最优模型(SOTA)。 当前,图文大模型通常依赖 “预训练 + 监督微调” 的方法来提高对用户指令的响应能力,但这种方法在资源消耗和训练效率上都存在较大挑战。Vision-R1通过结合高质量的指令对齐数据和强化学习,创新性地改变了这一局面。该方法通过设计一种视觉任务评估驱动的奖励机制,为模型的目标定位能力提供了强有力的支持。 具体而言,Vision-R1的奖励机制包括四个核心部分:首先,它采用了多目标预测的方式,以确保在密集场景中有效评估预测质量;其次,设计了双重格式奖励,以解决长序列预测中的格式错误问题;再者,召回奖励鼓励模型尽可能多地识别目标;最后,精度奖励则确保模型生成的目标框质量更高。这些设计相互作用,形成了 “1+1>2” 的优化效果,使模型在复杂视觉任务中表现更为出色。 为了解决预测高质量目标框的挑战,研究团队还提出了一种渐进式规...

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