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更新時間： 2025-05-22 15:57:05

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AI早報 | 梁文鋒等發(fā)表DeepSeek V3回顧性論文；MiniMax最新語音大模型超OpenAI|界面新聞 · 科技

OpenAI擬協(xié)助阿聯(lián)酋建設(shè)全球最大數(shù)據(jù)中心之一

5月17日消息，OpenAI正計劃協(xié)助阿聯(lián)酋開發(fā)一個超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，該項目有望成為全球最大數(shù)據(jù)中心之一。據(jù)知情人士透露，這家ChatGPT制造商將成為阿布扎比近期公布的5吉瓦數(shù)據(jù)中心園區(qū)的主要錨定租戶。雖然OpenAI的參與尚未最終敲定，但官方聲明可能于近期發(fā)布。

該巨型設(shè)施占地10平方英里（約26平方公里），耗電量相當(dāng)于五座核反應(yīng)堆，規(guī)模遠(yuǎn)超OpenAI及其競爭對手現(xiàn)有規(guī)劃。知情人士稱，5吉瓦電力將由多家企業(yè)共享。

梁文鋒等發(fā)表DeepSeek V3回顧性論文

5月16日消息，近日DeepSeek創(chuàng)始人梁文鋒等人發(fā)表了一篇名為《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for Al Architectures（深入了解DeepSeek-V3：人工智能架構(gòu)硬件的擴(kuò)展挑戰(zhàn)與思考）》的回顧性論文，深入分析了DeepSeek-V3/R1模型架構(gòu)及其人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)，重點介紹了一些關(guān)鍵創(chuàng)新，如提高內(nèi)存效率的多頭潛意識（MLA）、優(yōu)化計算與通信權(quán)衡的專家混合（MoE）架構(gòu)、釋放硬件能力全部潛力的FP8混合精度訓(xùn)練，以及最大限度降低集群級網(wǎng)絡(luò)開銷的多平面網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

MiniMax最新語音大模型超越OpenAI，取得國際評測榜單第一

AI早報 | 梁文鋒等發(fā)表DeepSeek V3回顧性論文；MiniMax最新語音大模型超OpenAI|界面新聞 · 科技

5月16日消息，MiniMax近日發(fā)布新一代語音大模型Speech-02。該模型在兩項國際權(quán)威語音評測榜單Artificial Analysis和Hugging Face TTS Arena 上，超越OpenAI、ElevenLabs等獲得雙榜榜首。

據(jù)介紹，Speech-02在字錯率WER和相似度SIM等語音模型核心技術(shù)指標(biāo)上取得了SOTA結(jié)果。

Manus推出圖像生成功能

Manus當(dāng)?shù)貢r間5月15日宣布推出圖像生成功能，其核心在于其智能任務(wù)執(zhí)行能力。用戶只需提供高層次的目標(biāo)或描述，例如 “為新產(chǎn)品設(shè)計營銷海報” 或 “創(chuàng)建科幻風(fēng)格的游戲場景圖”，Agent便會自動分析需求，制定執(zhí)行計劃，并調(diào)用圖像生成模型及其他必要工具以完成任務(wù)。

官方表示，這一功能依托 Manus 的多代理架構(gòu)，通過專項子代理協(xié)同工作，確保輸出結(jié)果精準(zhǔn)契合用戶意圖。

百度AI搜索上線首個基于百億級內(nèi)容庫的DeepSearch

5月16日消息，百度AI搜索日前推出國內(nèi)首個基于百億級內(nèi)容庫的深度搜索（DeepSearch），并上線了個人知識庫、創(chuàng)作畫布等創(chuàng)新功能。本次同時升級了個人知識庫和創(chuàng)作畫布等多項創(chuàng)新功能，支持例如行業(yè)報告文檔分析、工作報告、制作網(wǎng)頁等內(nèi)容創(chuàng)作需求。目前，上述功能已面向全體用戶免費開放。

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騰訊混元發(fā)布毫秒級響應(yīng)實時生圖大模型Hunyuan Image 2.0

5月16日消息，騰訊混元發(fā)布業(yè)內(nèi)首個毫秒級響應(yīng)的實時生圖大模型Hunyuan Image 2.0（參數(shù)規(guī)模提升數(shù)10倍），支持文本、語音、草圖等多種交互方式。只需一句話、寫一個prompt或是畫一筆線稿，圖像就能同步生成，更具寫實質(zhì)感。

Hunyuan Image 2.0基于單雙流DiT架構(gòu)，提升生成效率，同時對圖像質(zhì)感做了系統(tǒng)性重構(gòu)。此外，Hunyuan Image 2.0引入多模態(tài)大語言模型（MLLM）作為文本編碼器，配合自研的結(jié)構(gòu)化caption系統(tǒng)，可理解語義并推測畫面表達(dá)意圖，再一步步拆解畫出。