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昆仑万维开源 Matrix-Game 大模型

昆仑万维宣布正式开源(17B+)Matrix-Game大模型,即Matrix-Zero世界模型中的可交互视频生成大模型。 根据介绍,Matrix-Game是Matrix系列在交互式世界生成方向的正式落地,也是工业界首个开源的10B+空间智能大模型,它是一个面向游戏世界建模的交互式世界基础模型,专为开放式环境中的高质量生成与精确控制而设计。 Matrix-Game由以下三大核心部分构成: Matrix-Game-MC数据集:自主构建的大规模交互世界数据集,包含两类数据:一是大规模无标签的Minecraft游戏视频,二是带有键盘与鼠标控制信号的 Minecraft 与 Unreal 可控视频数据,具备精细的动作注释。该数据集支持对复杂环境动态与交互模式的高效建模与学习。 Matrix-Game主模型:基于先进扩散模型技术开发的图像到世界生成框架,能够根据用户输入(键盘指令、鼠标移动等)生成连贯、可控的互动视频,兼顾视觉质量、时序一致性与物理合理性。 GameWorld Score评测体系:提出统一的游戏交互世界评估标准,从视频的视觉质量、时序质量、动作可控性与物理规则理解四个维度,全面量化...

OpenAI 开源医疗大模型测试评估集 HealthBench

OpenAI开源了专门面向医疗大模型的测试评估集——HealthBench。 据介绍,该测试集的5000段核心测试对话,全部由来自60个国家/地区的26个专业262名医生打造,极大增强了该测试集的难度、真实性以及丰富度。并且采用了多轮对话测试,而不是简单的答题或选择题模式。 开源地址:https://github.com/openai/simple-evals OpenAI表示,这262名医生是从1021位医生多轮测试中严格筛选出来的,在数据收集过程中,还会持续对医生输入的质量进行审查,依据自动化质量指标和对评分标准的审核,对医生团队进行轮换,确保数据的高质量。 HealthBench的示例被划分为7个主题和5个轴。7个主题分别为紧急转诊、情境寻求、全球健康、健康数据任务、专业定制沟通、不确定性下的响应和响应深度,每个主题都聚焦于现实世界健康交互的重要方面,评估模型在相应场景下的表现。 5个轴包括准确性、完整性、沟通质量、情境感知和指令遵循,用于衡量模型行为的不同维度,使评估能够更全面、细致地分析模型性能。 测试数据显示,大模型在医疗保健领域的表现有了显著提升。例如,从之前的GPT-3...

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