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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、...

腾讯混元推出 0.3B 端侧模型,内存占用仅 600MB

腾讯混元宣布,基于首个产业级 2Bit 端侧量化方案,正式推出一款面向消费级硬件场景的“极小”模型 HY-1.8B-2Bit,等效参数量仅有 0.3B,内存占用仅 600MB,比常用的一些手机应用还小。 据介绍,通过对此前混元的小尺寸语言模型 ——HY-1.8B-Instruct 进行 2 比特量化感知训练(QAT)产出,这一模型对比原始精度模型等效参数量降低了 6 倍,并且在沿用原模型全思考能力同时,在真实端侧设备上对比原始精度模型生成速度提升 2—3 倍,可大幅提升使用体验。 随着大语言模型普及,如何将模型在比如手机、耳机或者智能家居设备应用,成为业界难题,尤其不少应用对模型的离线部署、私密性等都有更高的需求,这就需要更多能够在端侧运行的又小又强的模型。 端侧部署的展开,本质上是一条在“小而精,快而准”的艰难探索之路,我们既需要模型足够聪明,能应对千变万化的真实需求,又必须将它约束在极其有限的硬件资源内部署并快速推理,这就好像在给模型进行“减脂增肌,减重提质”。 此次腾讯混元推出 HY-1.8B-2Bit 模型,可以在边缘设备上无压力部署。这也是首个在实现 2bit 产业级量化的端...

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