バイトはビームを打つ: 大きい言語モデルは自己調査され、短期後方に受け入れます

8 月 6 日、バイトのビートCEO Lubo のミッド-2026 のプレナリーミーティングでは、海外のリードモデルによって大きな言語モデルが閉鎖されていると述べたが、バイトは自己調査され、基本的な仕事をし、短期的な後方性を受け入れ、長期的な最適化を維持すると述べた。 リアン・ユボは、自己学習に関する主張は、外部の圧力ではなく、チームの「満足度」を延ばし、長期的なAGI達成のために不可欠だった技術基盤を構築したいと述べた。 クリエイティブ・サービス・プラットフォーム・タン・ツイートのヘッドは、ToBエリアのSOTAモデルのみが、高経済価値のシナリオのロックを解除し、そのビデオ・ジェネレーション・モデル・フィーダンス2.0が「おもちゃ」から真剣な商用コンテンツ制作まで、週末よりもはるかに高い日数で技術を押し出したと述べた。 (36 クリプトン)