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Hermes 4 刚刚证明了開源人工智慧可以打敗 OpenAI。

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2025-09-03 00:374 分鐘 閱讀

內容介紹

這段視頻討論了Hermes 4的推出，這是一個擁有4050億參數的先進開源語言模型，擅長推理，在測試中達到96%以上的分數。此外，它還涵蓋了谷歌的回歸語言模型（RLM），旨在以驚人的準確性預測複雜系統的行為，利用結構化文本而非傳統方法。視頻突顯了Hermes 4的創新方法與傳統模型之間的對比，展示了Hermes 4在提供靈活、更深入推理的同時保持上下文並確保安全性的能力。RLM的性能顯著超越舊的回歸模型，顯示出其在處理複雜數據格式方面的適應性和效率。最後，視頻強調了這些突破在提升AI在各個領域的實用性方面的潛力，以及像Magi這樣的平台在簡化AI使用方面的優勢，從而使先進模型更易於獲得。

關鍵信息

  • Hermes 4 是一個強大的 AI 模型，擁有 4050 億個參數，在推理測試中表現優異，分數超過 96%。
  • Google推出了一個新的回歸語言模型（RLM）框架，旨在高精度預測複雜系統行為。
  • RLM 代表了人工智慧的一個重大轉變，通過能夠在結構化文本格式中進行預測和處理數據，提高了速度和適應性。
  • Hermes 4的特點是採用混合推理方法，對簡單問題進行直接回應，並對複雜問題進行詳細推理。
  • 這些模型的設計旨在提供與預測一起的信心度量，使其在模擬和數位雙胞胎中更加有效。
  • Magi是一個聚合各種人工智能模型的平台，使用者可以在單一工作空間中與多個工具互動，簡化工作流程。
  • Magi 的定價提供了實惠的計劃，使得個人和團隊使用者都能夠輕鬆使用。

時間軸分析

內容關鍵字

Hermes 4

Hermes 4是一個擁有4050億參數的人工智慧模型，在推理和展示完整思考過程方面表現出色，推理測試得分超過96%。 它有多個版本，包括一個擁有140億參數的版本和另一個擁有700億參數的版本，所有版本均基於Meta Lama 3.1。 該模型採用了創新技術進行後期訓練，證明了開源開發的效率。

混合推理

Hermes 4 展示了一種獨特的混合推理能力，使其能夠根據需要在直接回答和詳細推理過程之間切換。這為簡單的問題提供了簡潔性，同時對於更複雜的問題則提供了詳盡的解釋。

數據鍛造

Data Forge 是一個創新的系統，用於開發 Hermes 4，該系統創造合成訓練材料，而不是使用傳統的雜亂網絡數據。它利用複雜的圖結構來重塑數據，推動了訓練數據生成方式的邊界。

谷歌 RLM

Google的回歸語言模型（RLM）框架旨在通過將回歸過程重新構建為文本到文本，來提高大型系統的預測能力。這種新方法簡化了對複雜系統行為的預測，而無需廣泛的特徵工程，使系統變得靈活且高效。

人工智能整合平台

Magi是一個全面的平台，讓用戶在單一工作區中訪問超過50個領先的AI模型，包括GPT-5和Claude Pro。 它通過允許用戶在對話中途切換模型而不失去上下文來簡化工作流程，對內容創作和營銷專業人士帶來了好處。

相關問題與答案

What is Hermes 4? 什麼是赫爾墨斯4？

Hermes 4是一個新的人工智能模型，擁有4050億個參數，能夠展示完整的思考過程並在推理測試中取得超過96%的分數。

有多少個版本的Hermes 4？

Hermes 4 有三個版本：140億個參數、700億個參數，以及擁有4050億個參數的完整版本。

Hermes 4 在推理測試中取得了哪些進展？

Hermes 4 輕鬆通過推理測試，得分超過 96%。

有關 Hermes 4 提到的突破有哪些？

有兩項重要的突破：赫敏四號的發射和谷歌推出的回歸語言模型系統。

開發 Hermes 4 使用了哪些技術，而沒有依賴於秘密數據集？

Hermes 4 依賴於在基礎訓練後應用的智能技術，而不是使用秘密數據集或封閉的管道。

在赫爾墨斯4的背景下，“混合推理”這個術語是指什麼？

混合推理意味著 Hermes 4 能夠對簡單問題提供直接答案，並對於更複雜的查詢切換到推理模式，逐步概述其完整的邏輯。

什麼創新的系統支持 Hermes 4 的推理能力？

Hermes 4 的推理能力由一個名為 DataForge 的系統支持，該系統生成合成的訓練材料。

Hermes 4 的訓練是如何進行的？

Hermes 4 的訓練資料包含 500 萬個樣本，總計達 190 億個字元，並使用了超大範例以增強其長篇推理能力。

在與赫耳墨斯4的關係中，阿特洛波斯是什麼？

Atropos是一個開源的強化學習環境，Noose Research使用它來提高Hermes 4的質量。

Google的RLM系統是什麼？

回歸語言模型（RLM）框架旨在解決預測複雜系統行為的挑戰，提供比傳統方法更高效且靈活的解決方案。

RLM（穩健線性回歸）如何改進傳統迴歸方法？

RLM允許使用結構化文本進行預測，而不需要將數據壓平為表格，並且它可以迅速適應新的任務，只需要最少的示例。

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