在近期舉辦的WAVE SUMMIT深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者大會(huì)上,百度宣布了一系列技術(shù)突破與產(chǎn)品升級(jí),涵蓋大模型、深度學(xué)習(xí)框架及智能開(kāi)發(fā)工具等多個(gè)領(lǐng)域。其中,文心大模型X1.1的發(fā)布成為焦點(diǎn),該模型通過(guò)迭代式混合強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架,在事實(shí)準(zhǔn)確性、指令遵循能力及智能體交互水平上實(shí)現(xiàn)顯著提升,較前代版本分別提高34.8%、12.5%和9.6%。
文心大模型X1.1的升級(jí)路徑基于文心4.5版本,采用自蒸餾數(shù)據(jù)迭代生產(chǎn)與訓(xùn)練技術(shù),兼顧通用任務(wù)與智能體任務(wù)的優(yōu)化效果。目前,該模型已通過(guò)百度智能云千帆平臺(tái)向企業(yè)客戶(hù)及開(kāi)發(fā)者開(kāi)放,同時(shí)支持文心一言官網(wǎng)和文小言APP的終端應(yīng)用。在權(quán)威基準(zhǔn)測(cè)試中,X1.1整體表現(xiàn)超越DeepSeek R1-0528,并在部分任務(wù)中與GPT-5、Gemini 2.5 Pro持平。
現(xiàn)場(chǎng)演示環(huán)節(jié),X1.1展現(xiàn)了處理復(fù)雜任務(wù)的能力。例如,在創(chuàng)意寫(xiě)作場(chǎng)景中,模型結(jié)合內(nèi)化知識(shí)與聯(lián)網(wǎng)搜索工具,生成結(jié)構(gòu)清晰、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)且文辭優(yōu)美的內(nèi)容;在長(zhǎng)程任務(wù)場(chǎng)景中,面對(duì)共享單車(chē)平臺(tái)用戶(hù)的多維度問(wèn)題,模型能自主規(guī)劃流程、調(diào)用工具并感知用戶(hù)情緒,快速完成服務(wù)閉環(huán)。
深度學(xué)習(xí)框架層面,飛槳(PaddlePaddle)v3.2版本同步發(fā)布,重點(diǎn)優(yōu)化訓(xùn)練效率與部署成本。該版本在ERNIE-4.5-300B-A47B模型上實(shí)現(xiàn)47%的預(yù)訓(xùn)練MFU,類(lèi)CUDA芯片算子內(nèi)核復(fù)用率達(dá)92%,并兼容Safetensors權(quán)重生態(tài)。配套推出的大模型高效部署套件FastDeploy,通過(guò)模型壓縮與服務(wù)協(xié)同優(yōu)化,使ERNIE-4.5-300B-A47B在50ms時(shí)延下達(dá)到57K tokens/秒的輸入吞吐量和29K tokens/秒的輸出吞吐量。
科研領(lǐng)域工具鏈亦獲擴(kuò)展,PaddleCFD與PaddleMaterials兩大科學(xué)計(jì)算套件可提升流體力學(xué)和材料科學(xué)的研發(fā)效率。同時(shí),百度開(kāi)源ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking模型,該模型在內(nèi)容創(chuàng)作、邏輯推理、數(shù)學(xué)計(jì)算及代碼生成等任務(wù)中表現(xiàn)突出。ERNIEKit開(kāi)發(fā)套件則通過(guò)4張GPU即可實(shí)現(xiàn)ERNIE-4.5-300B-A47B模型的高效調(diào)優(yōu),并開(kāi)源超2700個(gè)模型計(jì)算圖的大規(guī)模數(shù)據(jù)集GraphNet,填補(bǔ)AI編譯器測(cè)試基準(zhǔn)的空白。
智能開(kāi)發(fā)工具方面,文心快碼升級(jí)至3.5S版本,引入多智能體自協(xié)同機(jī)制,支持動(dòng)態(tài)生成智能體團(tuán)隊(duì)完成復(fù)雜任務(wù)。該版本通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一經(jīng)驗(yàn)庫(kù)實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)知識(shí)傳承,目前服務(wù)開(kāi)發(fā)者超1000萬(wàn)。百度內(nèi)部數(shù)據(jù)顯示,AI生成代碼占比達(dá)45%,其中前10%的Agent用戶(hù)AI生成比例超過(guò)75%。
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