“2025 美的 AI 科技日”揭晓多款 AI 空调新品,更有两款新品 7 月见

IT之家 4 月 27 日消息,家电行业首个 AI 科技大会 ——“2025 美的 AI 科技日”昨日在美的集团总部举行。本次活动,美的空调通过全方位、立体化的 AI 技术、产品展示,为用户演示 AI 技术改变生活方式的实际应用场景,以及美的空调在科技与 AI 技术领域的实力。特别的是,现场嘉宾与美的空调产品经理、研发人员进行了零距离的深层次交流,为品牌传递了关于产品后续规划的一手资料,IT之家

阶跃星辰开源图像编辑模型 Step1X-Edit:身份一致性保持、区域级控制

IT之家 4 月 27 日消息,阶跃星辰今日宣布开源图像编辑大模型 Step1X-Edit,性能达到开源 SOTA。该模型总参数量为 19B(7B MLLM + 12B DiT),具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力;支持 11 类高频图像编辑任务类型,如文字替换、风格迁移、材质变换、人物修图等。IT之家附开源链接:Github:https://github.com/s

AI应用大盘点:谁暴涨?谁掉队?

声明:本文来自于微信公众号 定焦One(dingjiaoone),作者 | 王璐,编辑 | 魏佳,授权站长之家转载发布。2025年第一季度,AI应用赛道迎来爆发式增长。第三方机构QuestMobile显示,截至2025年2月,AI原生App活跃用户数达2.4亿,比1月规模几近翻倍。这场热潮的引爆点,源自人工智能公司深度求索年初发布的DeepSeek-R1推理模型引发的现象级传播。到了3月初,被

Firefly Image Model 4 – Adobe 推出的图像生成模型

Firefly Image Model 4是什么Firefly Image Model 4 是 Adobe 最新推出的图像生成模型,是目前最快、最具控制性和最逼真的 Firefly 图像模型,支持生成逼真的图像,提供更高的分辨率(最高可达2K)和更精细的创意控制。模型支持用户调整生成图像的结构、风格、相机角度和缩放比例,快速探索和迭代创意概念。Firefly Image Model 4 Ult

Kimi-Audio – Moonshot AI 开源的音频基础模型

Kimi-Audio是什么Kimi-Audio 是 Moonshot AI 推出的开源音频基础模型,专注于音频理解、生成和对话任务。在超过 1300 万小时的多样化音频数据上进行预训练,具备强大的音频推理和语言理解能力。核心架构采用混合音频输入(连续声学 + 离散语义标记),结合基于 LLM 的设计,支持并行生成文本和音频标记,同时通过分块流式解码器实现低延迟音频生成。Kimi-Audio

OpenMath-Nemotron – 英伟达开源的数学推理系列模型

OpenMath-Nemotron是什么OpenMath-Nemotron是英伟达推出的系列开源数学推理模型,专门用在解决复杂数学问题,包括奥林匹克级别的难题。模型基于大规模数据集OpenMathReasoning进行训练,包含54万个独特问题及320万个长推理解决方案。OpenMath-Nemotron系列包含,OpenMath-Nemotron-1.5B、OpenMath-Nemotron

LiveCC – 字节联合新加坡国立大学开源的实时视频解说模型

LiveCC是什么LiveCC 是新加坡国立大学Show Lab 团队联合字节跳动推出的实时视频解说模型,基于自动语音识别(ASR)字幕进行大规模训练。LiveCC像专业解说员一样快速分析视频内容,同步生成自然流畅的语音或文字解说。LiveCC 推出 Live-CC-5M 数据集用在预训练,和 Live-WhisperX-526K 数据集用在高质量的监督微调。LiveCC 设计了 LiveSp

Hummingbird-0 – Tavus 推出的AI口型同步模型

Hummingbird-0是什么Hummingbird-0 是 Tavus 推出的AI口型同步模型。基于 Phoenix-3 模型开发,支持实现零样本学习,无需额外训练快速生成高精度的口型同步视频。仅需输入几秒视频,Hummingbird-0 能在短时间内生成逼真的口型效果,适合多种应用场景,如影视制作、AI 影响者内容创作、广告、本地化翻译等。Hummingbird-0支持长达 5 分钟的视

文心大模型4.5 Turbo – 百度推出的最新多模态大模型

文心大模型4.5 Turbo是什么文心大模型4.5 Turbo是百度推出的高性能、低成本多模态大模型。基于文心大模型4.5的基础上进行优化,具备多模态、强推理能力,能处理文本、图像等多种输入形式。相比文心大模型4.5,文心大模型4.5 Turbo的速度更快,成本大幅降低,价格下降80%,让开发者用更低的成本使用高性能AI模型,推动更多AI应用的开发和落地,适用于内容创作、智能客服、多模态交互等

RAGEN – 训练大模型推理 Agent 的开源强化学习框架

RAGEN是什么RAGEN是开源的强化学习框架,用于在交互式、随机环境中训练大型语言模型(LLM)推理Agent。基于StarPO(State-Thinking-Action-Reward Policy Optimization)框架,通过多轮交互优化整个轨迹,支持PPO、GRPO等多种优化策略。RAGEN通过MDP形式化Agent与环境的交互,引入渐进式奖励归一化策略,有效解决了多轮强化学习