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通用 Agent 模型 Seed1.8 正式发布

字节跳动 Seed 宣布正式推出通用 Agent 模型 Seed1.8,具备强大的多模态能力,支持图文输入,能在信息检索、代码生成、GUI 交互及复杂工作流等场景中高效精准地完成任务,满足日益多元的技术需求。 Seed1.8 的三大核心特点: 通用 Agent 模型:Seed1.8 集搜索、代码与 GUI Agent 能力于一体,其原生基座视觉能力使它能够“看见”并直接与界面交互。 低延迟、高效应答:Seed1.8 支持三种思考模式,能够根据任务的复杂度自动调整处理方式,它还优化了图片编码需要的 token 数量,在无损智能的前提下大幅提升了推理效率。 对接真实世界需求:项目团队对 Seed1.8 进行了严格模拟真实工作流的评估测试,其在需求广泛的信息检索、意图识别、复杂指令遵循等场景表现良好。 公告称,在 Seed1.8 的基础上,项目团队将面向全能智能体模型持续迭代,以解决真实世界复杂任务中的挑战。未来计划在以下方向上持续发力: 继续 Scaling 并提升性能,通过更强的算力支持,进一步提升模型在预训练和后训练环节的表现,以应对日益复杂的任务需求。 强化长期任务执行能力,推进长时...

英伟达开源 NitroGen,统一的视觉到行动模型

英伟达研究团队日前正式开源发布了全新的基础模型NitroGen。官方介绍,NitroGen 是一个统一的视觉到行动模型,可以直接从原始帧中玩游戏。并且能做到将视频游戏帧作为输入,同时输出游戏手柄操作。 作为一款以“玩游戏”为核心训练目标的模型,NitroGen涵盖了包括《巫师3》、《赛博朋克2077》在内的1000多款不同类型的游戏,横跨RPG、赛车、吃鸡及2D/3D等多种形态。 NitroGen的诞生并非为了打造更强的“游戏AI”,而是旨在探索一种更普适的具身智能训练范式,即在大规模模拟环境中,学习跨物理规则的通用运动控制能力。 研究团队发现,最初为机器人场景设计的GR00T N1.5,在几乎不做修改的情况下,即可在机制差异极大的游戏任务中展现出惊人的适配力。 NitroGen的关键包括一个4万+ 小时、高质量、来自真实世界的公开视频游戏数据集,一个用于连续运动控制、能力极强的基础模型,以及一个Gym API,可以把任何游戏二进制程序封装起来跑rollout。 其中数据集包含800多款游戏,每款游戏的数据时长均超过1小时,还有15款游戏的数据时长均超过1000小时。而且NitroGe...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。