多模态模型的实现与发展 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MoJxwYTLxitweakOM98cCNZqnzb/a7何泰然博士强调，遥操作技术可以有效地收集数据，为机器人的自主学习提供支持。OmniH2O-6 数据集的发布，包含六个日常任务，证明了机器人在复杂环境中的应用潜力。此外，何泰然 ...
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一些我编写的常用提示词 - 飞书文档
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如何基于Ray构建复杂数据处理链路？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JTciw6K6ai2hFukZO1rcI6VdnNA/apMamba在语言、音频、基因组学等多种模态中达到SOTA水平，并在语言建模中表现优于同规模Transformer模型。该模型的硬件感知算法将SSM与Transformer的MLP块融合，形成同质架构， ...
4.5 历史更新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FjiOwWp2giA7hRk6jjfcPioCnAc内附Claude Code邪修教程》歸藏深夜分享Kimi K2模型及“CC + K2邪修教程”，绝对不容错过！Kimi新推出的K2模型，参数量高达1T且开源，在基准测试中表现亮眼。歸藏实测其前端能力， ...
Kimi功能全解析，助你高效解决问题 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YojIwenr1iRqq0kHRISc9NY1nkr/a1... 模型展示了一个或多个清晰的示例，说明希望模型模仿的内容。这种方法利用了模型上下文学习的能力，效果非常棒。我们可以融合上述的技巧：. 请你作为一个专业的社交媒体 ...
Kimi智能助手：功能强大的多面手 - 飞书文档
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9月AGI技术月报上篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Y7uKwcJngil85Zkuhuhcyp96nDd在multi-step执行阶段，每一步都进行模型推理。多步执行还会在每个step中更新seq_lens，通过CUDA并行操作来实现DECODE阶段的+1操作，从而保证数据流 ...
从《We Are The One》开始说起——它的诞生背后的融合工作流
https://docs.feishu.cn/article/wiki/X2nFwr4SsibWF8k46IKcC5PanT9由于UDIO的AI模型训练数据和参数调整不同，在使用UDIO时，需要通过不断的实践和学习，熟悉其特性。 发挥无限想象力. 由于SUNO和UDIO都支持上传音频，初始动机音轨可以来自任何 ...
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OpenAI o1模型在数学推理任务中的表现及技术原理 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Cn2CwOhfDiNkHyk7YaWcl0HJnDd/a8... 模型的开发提供了理论支持和实践路线图。 ... 在后续研究中，作者计划进一步探索如何利用这两种模型的优劣势来构建更高效的reward建模流程，并撰写更详细的教程分享给社区。