日日新融合大模型是什么

“日日新”融合大模型（SenseNova）是商汤科技于2025年1月10日正式推出的多模态大模型。模型实现了原生融合模态，深度推理能力与多模态信息处理能力均大幅提升，能处理文本、图像、视频等多种信息，突破了模态之间的限制在SuperCLUE和OpenCompass两大权威评测榜单均夺得第一，成为“双冠王”。

日日新融合大模型的主要功能

图像识别与分析：能准确识别和分析图像中的内容，包括模糊的文本、复杂的场景等。视频处理：可以处理视频内容，提取关键信息，进行视频编辑和生成等操作，提升视频交互体验。语音识别与合成：结合语音和自然语言处理能力，提升交互体验，如在语音客服、在线教育等场景中应用。文本处理：具备强大的文本理解和生成能力，能处理复杂的富模态文档，如表格、文本、图片、视频等融合形式的文档。数学计算与逻辑推理：能解决复杂的数学问题，如计算2的31次方和3的21次方哪个更大，用对数函数的方法进行解答。数据分析与决策支持：可以分析数据图表中的信息，提取关键要素，给出结论，为用户提供决策支持。

日日新融合大模型的技术原理

原生融合模态：模型能够同时处理文本、图像、视频等多种信息，突破了传统大语言模型仅支持单一文本输入的限制。融合模态数据合成：逆渲染技术：通过逆渲染技术，将图像和文本数据进行融合，生成大量合成数据。这些合成数据在图文模态之间建立起大量的交互桥梁，使得模型能够更扎实地掌握模态之间的丰富关系。基于混合语义的图像生成：利用混合语义生成技术，进一步丰富了融合模态数据，提升了模型对多模态信息的理解能力。融合任务增强训练：构建了丰富的跨模态任务，为模型的训练提供了坚实的基础。这些任务不仅包括传统的文本处理任务，还涵盖了图像识别、视频分析等多模态任务，使模型在多种业务场景中能够有效响应用户需求。深度推理能力：文理兼修：在SuperCLUE年度评测中，文科成绩以81.8分位列全球第一，理科成绩夺得金牌，其中计算维度以78.2分位列国内第一。复杂问题解决：能处理复杂的富模态文档，如表格、文本、图片、视频等融合形式的文档，并提供深入的推理支持。

日日新融合大模型的项目地址

项目地址：https://platform.sensenova.cn/home

日日新融合大模型的应用场景

自动驾驶：处理复杂的多模态信息，提升决策能力。视频交互：提升视频内容生成、编辑和分析的效率。办公教育：高效处理复杂的富模态文档，提升办公和教育效率。金融：分析和处理多源异构数据，提供准确的风险评估和投资建议。园区管理：提升园区的管理效率和安全性。工业制造：优化生产流程和质量控制。

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Agent Laboratory是什么

Agent Laboratory是AMD和约翰·霍普金斯大学推出，基于大型语言模型（LLM）的自主研究框架，能加速科学发现、降低成本并提高研究质量。Agent Laboratory接受人类提供的研究想法，基于文献综述、实验和报告撰写三个阶段，产生全面的研究输出，包括代码库和研究报告。Agent Laboratory支持用户在每个阶段提供反馈和指导，提高研究的整体质量。实验结果表明，Agent Laboratory能显著降低研究费用，与之前的自主研究方法相比，实现了84%的费用减少。Agent Laboratory在不同LLM后端下的表现也有所不同，其中o1-preview在有用性和报告质量方面得分最高，o1-mini在实验质量方面得分最高。

Agent Laboratory的主要功能

文献综述：自动收集和整理与研究主题相关的文献，为后续研究阶段提供参考。实验设计与执行：基于文献综述和研究目标，制定详细的实验计划，自动执行实验。代码生成：自动生成用于实验的机器学习代码，支持多种LLM后端，如gpt-4o、o1-mini和o1-preview。结果解释：对实验结果进行分析和解释，为撰写研究报告提供基础。报告撰写：生成结构化的研究报告，包括摘要、引言、背景、相关工作、方法、实验设置、结果和讨论等部分。用户交互：支持自主模式和共同驾驶模式，用户在每个阶段提供反馈和指导，提高研究质量。

Agent Laboratory的技术原理

基于大型语言模型（LLM）：用预训练的LLM，如gpt-4o、o1-mini和o1-preview，生成自然语言文本，包括文献综述、实验计划、代码和研究报告。自主代理系统：用多个专门的代理（如PhD代理、Postdoc代理、ML Engineer代理和Professor代理）协作，完成文献检索、实验设计、代码编写、结果解释和报告撰写等任务。模块化工具：mle-solver模块自动生成和优化机器学习代码，paper-solver模块生成和优化研究报告，确保实验和报告的质量。迭代改进机制：代理在每个阶段进行自我反思，根据实验结果或错误信号生成改进措施，基于迭代优化提高代码和报告的质量。用户交互与反馈：支持自主模式和共同驾驶模式，用户在每个阶段提供反馈和指导，代理根据反馈进行调整和优化，提高研究的整体质量。

Agent Laboratory的项目地址

项目官网：https://agentlaboratory.github.io/GitHub仓库：https://github.com/SamuelSchmidgall/AgentLaboratoryarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.04227

Agent Laboratory的应用场景

科研文献综述：快速收集和整理相关文献，生成文献综述报告，为研究提供背景信息。实验设计与执行：制定详细实验计划，自动生成实验代码，执行实验并监控结果，提高研究效率。代码生成与优化：生成高质量的机器学习代码，支持多种编程语言和框架，基于迭代改进机制优化代码性能。结果解释与报告撰写：分析实验结果，生成结构化的研究报告，确保报告的清晰度和逻辑性。多领域研究支持：适用于机器学习、生物医学、材料科学、社会科学等多个领域，加速研究进程。