深度体验荣威M7 DMH豆包深度思考大模型 #豆包

深度体验荣威M7 DMH豆包深度思考大模型

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... 2025-11-30 21:50 .. 复杂车控能力，从“连续指令”升级为“只要讲一句”车控更智能。
    它支持一句语音指令，触发多个连续复杂动作。
    例如“帮我哄孩子睡觉”，以往只能触发‘讲哄睡故事’，现在可以实现‘调高温度、调低风量、关闭车窗、调低语音音量、讲哄睡故事’等N个功能联动执行。
    相比车企自研大模型，豆包大模型的突破性在于可兼顾高频需求与长尾场景，真正实现全场景用户的精准响应。
    此外，语音指令的精准度层面，豆包大模型语音指令触发更精准，且能够实现连续控制的动作，令用户学习成本更低。
    除此之外，豆包深度思考大模型还可覆盖四大场景，例如高段位哄娃、充当金牌导游、还可以针对没用户需求充当情绪闲聊“搭子”。
    这种背景下，荣威M7DMH可以提供近乎全能的帮助，比如与市面上的车机系统不同，荣威M7的车机突破了传统单一目的地的导航模式，能理解并整合用户的复杂出行需求，为用户规划周全路线；此外，还可基于用户的偏好，精 .. UfqiNews ↓ 6

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...豆包视频生成-PixelDance和豆包视频生成-Seaweed两款大模型一并发布，吸引业内外人士关注.
    其实，字节跳动在视频生成模型上下的功夫不止于此.
    10月15日，火山引擎发布了大模型训练视频预处理方案，致力于解决视频大模型训练的成本、质量和性能等方面的技术挑战.
    据介绍，对训练视频进行预处理是保障大模型训练效果的重要前提.
    预处理过程可以统一视频的数据格式、提高数据质量、实现数据标准化、减少数据量以及处理标注信息，从而使模型能更高效地学习视频中的特征和知识，提升训练效果和效率.
    在视频生成模型的训练中，算力成本无疑是首屈一指的挑战.
    一位国内视频生成模型的算法工程师在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，在拥有高质量数据后，视频模型会比大语言模型更难训练，有更多的算力需求，“目前已知的开源视频模型没有特别大，主要是目前很多视频模型处于不知道如何使用数据的阶段，（用.. 10-17 16:20 ↓ 51

...来自字节跳动ByteDanceResearch团队的研究人员推出了端到端同声传译智能体：CrossLanguageAgent-SimultaneousInterpretation,CLASI，其效果已接近专业人工水平的同声传译，展示了巨大的潜力和先进的技术能力.
    CLASI采用了端到端的架构，规避了级联模型中错误传播的问题，依托于豆包基座大模型和豆包大模型语音组的语音理解能力，同时具备了从外部获取知识的能力，最终形成了足以媲美人类水平的同声传译系统.
    论文地址：展示页面：效果展示视频Demo：首先用几则即兴视频来感受一下CLASI的效果，所有字幕均为实时录屏输出.
    我们可以看到，无论是语速超快、发音复杂的绕口令，还是精妙绝伦的文言文，又或是充满即兴和灵感的随意聊天，模型都能流畅自然地给出准确而地道的翻译结果.
    更不用说，CLASI在其老本行——会议场景翻译中表现得尤.. 07-25 11:10 ↓ 45 ..UfqiNews