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国产RSI模型交卷!Flash模型靠它反打旗舰

国产RSI模型交卷!Flash模型靠它反打旗舰(在新窗口打开)

RSI,彻底火了。 从硅谷一路烧到国内,「让模型参与训练下一版自己」几乎一夜之间成了AI圈最热的叙事。 不过热闹归热闹,目前真正拿模型交卷的还屈指可数。 而就在这一当口,「港股AGI第一股」云知声正式发布U2-Flash,率先交出一份国产RSI早期答卷。 △图源:云知声 在U2-Flash的后训练闭环里,模型已经开始深度参与自身演进: 从生成训练数据、分析执行轨迹,到巡检和修复训练系统。 然后,反常识的部分来了。 按行业惯例,Flash一般默认是「旗舰平替」,通常更快、更便宜,但能力相对打折。 结果U2-Flash呢? 速度和省钱能力的提升确实没含糊。相比U2,其生成速度提升2.1倍,Agen

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实测云知声U2-Flash:18分钟速搓Agent、打造超写实大型滑梯

实测云知声U2-Flash:18分钟速搓Agent、打造超写实大型滑梯(在新窗口打开)

43页财报一句话变带图表网页。 一款模型“好不好”,究竟该如何定义? 显然,Agent正在改变人们评价大模型的方式。过去,判断模型强不强,往往看参数规模、Benchmark成绩和上下文长度。 而在Agent时代,一款能够又快又好地解决问题、完成任务,且token花得起的模型,才是很多用户眼中的好模型。 顶级模型固然能力更强,但往往思考和执行时间长、成本高昂,而快速模型生成token很快,却容易走错路、反复尝试,甚至需要人工接手,任务完成速度根本没快多少。 用更少的计算和无效尝试,更快更好地完成任务,是如今用户对Flash级别模型的期待,也让Flash级别模型逐渐从旗舰模型的轻量版本,走向一条独

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