美股暴跌之际，DeepSeek发布了新的人工智能模型

中国基金报01-28

1月28日凌晨，国内火爆的AI大模型公司DeepSeek称遭受大规模恶意攻击！　　DeepSeek称遭受大规模恶意攻击　　DeepSeek官网的服务状态页面显示：“近期DeepSeek线上服务受到大规模恶意攻击，注册可能繁忙，请稍等重试。已注册用户可以正常登录，感谢理解和支持。” 　　1月20日，DeepSeek推出了AI模型R1，这是一款为解决复杂问题而设计的专用模型。在海外出圈之后，...

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　　1月20日，DeepSeek推出了AI模型R1，这是一款为解决复杂问题而设计的专用模型。在海外出圈之后，...</p>\n\n<a 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JanusFlow。其中，Janus-Pro是一款统一多模态理解与生成的创新框架，通过解耦视觉编码的方式，极大提升了模型在不同任务中的适配性与性能。　　JanusFlow是一款通过生成流（Rectified Flow）与自回归语言模型融合实现统一的框架。它不仅在理解任务中表现优异，还能生成高质量图像，展现了框架设计的极简与强大。　　北京时间1月28日凌晨，就在美国科技股暴跌之际，人工智能社区Hugging Face显示，DeepSeek发布了开源多模态人工智能模型Janus-Pro。其中Janus-Pro-7B在GenEval和DPG-Bench基准测试中击败了OpenAI的DALL-E 3和Stable Diffusion。 　　页面显示，Janus-Pro是一种新颖的自回归框架，统一了多模态的理解与生成。它通过将视觉编码分离为独立的路径，解决了以往方法的局限性，同时仍然采用单一的统一Transformer架构进行处理。视觉编码的分离不仅缓解了视觉编码器在理解与生成任务中的角色冲突，还提升了框架的灵活性。Janus-Pro不仅超越了之前的统一模型，还能匹配或超越任务专用模型的性能。其简单性、高灵活性以及高效性使Janus-Pro成为下一代统一多模态模型的有力候选者。　　Janus-Pro是一款统一理解与生成的多模态大语言模型（MLLM），通过对多模态理解与生成的视觉编码进行解耦来实现功能。Janus-Pro构建于 DeepSeek-LLM-1.5b-base和DeepSeek-LLM-7b-base的基础之上。　　在多模态理解方面，它使用SigLIP-L作为视觉编码器，支持384x384的图像输入。在图像生成方面，Janus-Pro使用了来源于此的分词器（tokenizer），其下采样率为16。（文章来源：中国基金报）","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"CCBot/2.0 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