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首个大规模记忆平台 MemoryLake 发布

质变科技宣布正式发布首个具备超大规模实践的多模态记忆平台——MemoryLake。该平台首次将“多模态内容深度理解、多模态记忆存储、记忆计算与管理”全栈能力融于一体,由 MemoryLake-D1 大模型、MemoryLake 记忆引擎和多模态存储与计算平台(Relyt Multi-modal Data Cloud)构成。、 根据介绍, MemoryLake-D1 是业内首个专注于多模态“记忆”理解与结构化提取转换的领域大模型。它能够深度解析包含多子表、多布局、多层级的复杂 Excel、PDF 以及图文混排文档,从中抽取规范化的知识,转化为可被系统理解和计算的“记忆单元”。 在实际测试中,D1 模型可以执行诸如“从多日票务数据中提取指定日期的出票量,按客户分组汇总,并跨日对比分析”的复杂指令,直接输出可执行代码和结构化结果,将原本需要人工耗时数日的报表整理与数据洞察工作缩短至分钟级。 MemoryLake 记忆引擎承担着智能化组织记忆、动态更新知识以及高效检索调用的任务。其创新之处在于类人记忆管理机制的实现: 记忆组织:通过概念关联网络、多层次动态知识图谱和语义聚类、多层次向量等手段,...

阿里达摩院开源具身大脑基模 RynnBrain

阿里巴巴达摩院发布具身智能大脑基础模型 RynnBrain,并一次性开源了包括30B MoE在内的7个全系列模型。同时还开源了全新评测基准 RynnBrain-Bench,用于评测时空细粒度具身任务。 根据介绍,RynnBrain 模型引入了机器人与环境互动所需的两项基本能力:时空记忆和物理世界推理。其中,时空记忆能力可让机器人在其完整的历史记忆中定位物体、目标区域,甚至预测运动轨迹,从而赋予机器人全局时空回溯能力。 物理空间推理不同于传统的纯文本推理范式,RynnBrain 采用文本与空间定位交错进行的推理策略,确保其推理过程紧密扎根于物理环境,大大减弱了幻觉问题。举例来说,运行RynnBrain模型的机器人,在执行A任务中被突然打断要求先做B任务,它能记住A任务的时间和空间状态,等完成B后继续工作。 RynnBrain在Qwen3-VL基础上训练,使用自研的RynnScale架构进行训练优化,同等资源加速两倍,训练数据超过2000万对。结果显示,RynnBrain能力全面,性能领先,在16项具身开源评测榜单上刷新纪录(SOTA),包括环境感知与对象推理、第一人称视觉问答、空间推理、...

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