4 月 24
Luke FanAIGC, 字节跳动,故事多 AI Agent, AI应用, AI竞争格局, Anno 1800, Anthropic, API接口, Baidu, ByteDance, Claude 3.5, Coze Space, Coze Space评测, DeepSeek R1, Gemini 2.5 Pro, Google, GPT-4o, Llama 4, LLM, Manus, MCP (模型控制插件/标准), Meta, OpenAI, PPT生成, Token消耗, Waiting List, 产品体验, 产品对比 (Coze vs Manus vs Grok vs XinXiang), 产品评测, 代码生成, 任务拆解, 优劣势分析, 免费试用, 内容生成, 功能演示, 可视化网页生成, 呼伦贝尔自驾, 复杂任务处理, 大语言模型, 字节跳动, 工具调用 (内部/外部), 市场调研, 心想APP, 扣子空间, 扣子空间使用, 搜索质量, 数据调用, 文档生成, 旅游攻略, 智能体, 游戏攻略, 现象级产品, 用户分析, 用户反馈, 电动车充电, 百度, 简历筛选, 自动化, 自我规划, 行程规划, 表格生成, 访谈记录整理, 豆包大模型, 通义千问, 邀请码, 阿里, 高德地图, 黑神话悟空
Manus的后劲来了。百度、字节都有了自己的agent产品上线。
大家好,欢迎收听老范讲故事的音乐节目频道。字节上线了扣子空间,百度上线了心想APP。Manus的光环不再。Manus本身就属于意外爆火,当时它突然火了以后,咱们还做了直播,说这个东西没有什么技术门槛,只是产品设计的很有意思。
Manus跑去跟阿里合作了之后,那字节、百度说这不行,咱们也得有自己的产品上线。又不是有多难做的东西,那就做呗。我呢,搞了一个字节扣子空间的邀请码,咱们呢试一试,看看这个产品到底怎么个用法儿。
Manus呢,到现在我也没用上。原因也很简单,我去申请测试,等了很久,到现在都已经开始收费了,也没有收到说你可以来玩一下的这个邀请。所以也就别费劲了。我自己呢也没有特别着急,我要特别着急想用的话,随便找两个人去要一些邀请码,也还是可以搞得定的。既然没有那么热心的话,也就没有上心去找嘛。
More
4 月 09
Luke FanAIGC, Meta的故事 AI伦理, AI生成, AI评测, AI负责人辟谣, Benchmark作弊, DLIU DLIU, Llama 4, LLM, Meta, Meta AI, Meta回应, 人工智能, 作弊指控, 内部爆料, 基准测试, 大语言模型, 学术不端, 实际使用效果, 开源模型, 开源社区, 快速发布后果, 性能评估, 技术报告缺失, 数据污染, 模型蒸馏, 沃顿商学院教授, 测试集污染 (背真题), 版本不一致 (开源vs测试), 科技争议, 科技新闻, 稳定性问题, 编程能力差, 自然语言处理, 跑分作弊, 过度优化, 验证方法
Meta的Llama4发布之后,深陷作弊风潮。大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲Meta的Llama4被人怀疑作弊,他到底是不是真的作弊了。
前面我们做过一期视频,说Llama4发布的时候没有太大的响动,因为它出来以后发现,虽然评测还不错,但是使用起来并没有感觉比现在主流的模型强到哪去。现在不行了,负面消息传出来了,说你大模型出来的时候跑分的成绩很高,但是我们使起来不是这么回事,有点名不副实的样子,特别是编程的效果极差。
为什么大家去比较编程呢?两个原因:
第一个,去玩这些开源大模型的,一般都是程序员。
第二个,编程是一个相对来说标准比较统一的评测。你编得出来编不出来,编完了效果怎么样,这个一眼就能看出来,没法作假。你说我写个诗或者写个小说,这个玩意还有仁者见仁、智者见智的时候。这编程这个东西,对就是对,不对就是不对,或者你做完了以后它的效果有问题,一眼就能看出来。所以现在被人质疑了。
More
4 月 07
Luke FanAIGC 1000万Token上下文, 400B, AI Agent, AI应用场景, AI新闻, AI未来发展, AI模型发布, AI竞赛, AI算力, Claude 3.7, DeepSeek, FP8精度, Function Call, Gemini 2.5 Pro, GPT-4o, Grok (XAI), H100 GPU, INT4量化, Llama 3, Llama 4, Llama 4 Behemoth, Llama 4 MARVELIC, Llama 4 Scout, Llama 4发布反响平淡原因, LLM, Meta AI, Meta战略, Mixture of Experts, MOE架构, 专家模块, 中文能力提升, 人工智能, 全模态AI进展, 千问 (Qwen), 卡估值, 多模态输入, 大语言模型, 字节AI, 小模型竞争, 开源LLM对比, 开源模型, 开源模型内卷, 开源社区, 推理速度, 文本输出, 模型微调, 模型性能比较, 模型测评, 模型训练, 活跃参数, 流量入口, 知识蒸馏, 硬件要求, 端到端模型, 腾讯AI, 谷歌AI, 超级APP趋势, 长上下文, 阿里AI
Llama4发布了。这里的黎明静悄悄,没有什么响动。这是怎么回事?
大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。一觉醒来,Llama4就发布了。扎克伯格亲自在Facebook的REELS(也就是Facebook的短视频里面)发了一条视频,说Llama4发布了,今天是Llama4日。
Llama4呢,一共是有三个版本:
第一个叫Scout(侦察兵版本),总参数1,090亿(也就是109B),活跃参数是170亿,包含16个专家模块。对的,Llama终于也放弃抵抗了,从Llama4开始变成Moe了。在Llama4之前的版本都是单一体的模型,Llama3.3还给了一个400多B的单一模型,到Llama4彻底放弃抵抗了。
现在呢,支持1,000万TOKEN这种上下文,这个是Llama4最大的一个特点。DeepSeek是64K(也就是64,000个TOKEN上下文),现在上下文比较大的Gemini大概是能到2兆(200万),Llama4直接给了一个10兆(1,000万TOKEN),这是它做的一个很创新的点。
More