Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Skywork ra mắt mô hình phần thưởng AI thế hệ thứ hai
Generatived
9:00 7/7/25
Singapore, ngày 4 tháng 7 năm 2025 – Skywork đã đạt được những bước tiến lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo với việc cải tiến các mô hình phần thưởng nguồn mở của mình. Kể từ khi phát hành các mô hình Skywork-Reward vào tháng 9 năm 2024, cộng đồng nguồn mở đã đón nhận rộng rãi các công cụ này, với hơn 750.000 lượt tải xuống trên nền tảng HuggingFace. Các mô hình này đã đóng góp rất lớn vào sự tiến bộ của nghiên cứu và đã cho thấy kết quả vượt trội trong các hệ thống đánh giá có thẩm quyền như RewardBench.
Dựa trên thành công này, Skywork đã phát hành thế hệ thứ hai của Skywork-Reward-V2 series. Bộ sản phẩm mới này bao gồm tám mô hình ở nhiều quy mô khác nhau, với các thông số từ 600 triệu đến 8 tỷ. Các mô hình này đã đạt được thứ hạng cao nhất trong bảy tiêu chuẩn đánh giá mô hình phần thưởng chính, chứng minh khả năng ứng dụng rộng rãi và hiệu suất mạnh mẽ trong việc phù hợp với sở thích của con người, đảm bảo an toàn và chống lại sự thiên vị về phong cách.
Sự phát triển của loạt Skywork-Reward-V2 được xây dựng dựa trên việc tạo ra tập dữ liệu Skywork-SynPref-40M, kết hợp 40 triệu cặp sở thích. Skywork sử dụng quy trình hợp tác giữa con người và máy móc gồm hai giai đoạn để đảm bảo chất lượng và khả năng mở rộng của tập dữ liệu. Phương pháp tiếp cận sáng tạo này đã tinh chỉnh và mở rộng tập dữ liệu bằng cách kết hợp chú thích của con người với sức mạnh xử lý của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cải thiện đáng kể khả năng hiểu sở thích của con người của mô hình phần thưởng.
Bản phát hành mới nhất của Skywork đánh dấu một cột mốc khác trong quá trình phát triển của các mô hình phần thưởng nguồn mở, vốn đang trở nên thiết yếu đối với cơ sở hạ tầng AI. Loạt Skywork-Reward-V2 không chỉ chứng minh tiềm năng của các tập dữ liệu lớn, chất lượng cao trong việc cải thiện hiệu suất của mô hình mà còn đặt nền tảng cho các nghiên cứu trong tương lai về các phương pháp và mục tiêu học tập đa dạng. Vì các mô hình phần thưởng vẫn là yếu tố cốt lõi trong việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn, nên những đóng góp của Skywork được kỳ vọng sẽ định hình tương lai của AI và hướng dẫn các hệ thống thông minh hướng tới các mục tiêu gần hơn với các giá trị của con người.
Chia sẻ bài viết này:
Tin tức mới nhất
Trí tuệ nhân tạo quản trị của Polimill giờ đây đã bao gồm chức năng tạo hình ảnh.
9:00 27/3/26
Công ty Polimill (Minato-ku, Tokyo) thông báo sẽ bổ sung ba Generative AI hình ảnh mới, "Nano Banana 2," "Nano Banana Pro," và "GPT Image 1.5,"
S2W cung cấp AI CTI "QUAXAR" cho ASUS.
9:00 27/3/26
Ngày 24 tháng 3, S2W (Đài Bắc, Đài Loan) thông báo sẽ cung cấp nền tảng CTI dựa trên trí tuệ nhân tạo "QUAXAR" cho ASUS.
Hệ thống avatar AI tự phục vụ sẽ được triển khai tại các điểm du lịch trên toàn quốc.
9:00 27/3/26
Công ty SELF (Shinjuku-ku, Tokyo) thông báo đã tích hợp "SELFBOT AI avatar" vào dịch vụ thông tin du lịch dạng bảng hiệu kỹ thuật số của Hitachi (Chiyoda-ku, Tokyo).
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Chia sẻ bài viết này:
Chia sẻ bài viết này:
Danh mục
Tin tức
AI và luật/hệ thống/kinh tế/xã hội
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Tin tức mới nhất
Trí tuệ nhân tạo quản trị của Polimill giờ đây đã bao gồm chức năng tạo hình ảnh.
9:00 27/3/26
Công ty Polimill (Minato-ku, Tokyo) thông báo sẽ bổ sung ba Generative AI hình ảnh mới, "Nano Banana 2," "Nano Banana Pro," và "GPT Image 1.5,"
S2W cung cấp AI CTI "QUAXAR" cho ASUS.
9:00 27/3/26
Ngày 24 tháng 3, S2W (Đài Bắc, Đài Loan) thông báo sẽ cung cấp nền tảng CTI dựa trên trí tuệ nhân tạo "QUAXAR" cho ASUS.
Hệ thống avatar AI tự phục vụ sẽ được triển khai tại các điểm du lịch trên toàn quốc.
9:00 27/3/26
Công ty SELF (Shinjuku-ku, Tokyo) thông báo đã tích hợp "SELFBOT AI avatar" vào dịch vụ thông tin du lịch dạng bảng hiệu kỹ thuật số của Hitachi (Chiyoda-ku, Tokyo).

%20(1).webp)
%20(1).webp)
%20(1).webp)
%20(1).webp)

