Mô hình / NAVIN RESEARCH
Giới thiệu afaxxaq-000 — unname, mô hình chúng tôi đang chuẩn bị
Ghi chú trước phát hành về afaxxaq-000 — unname, một mô hình đa phương thức open-weight của Navin Research đang được kiểm thử và chờ công bố.
Ghi chú trước phát hành về afaxxaq-000 — unname, một mô hình đa phương thức open-weight của Navin Research đang được kiểm thử và chờ công bố.
Tóm tắt: afaxxaq-000 — unname là tên tạm thời của một model Navin Research đang được kiểm thử và chuẩn bị công bố. Model được định hướng có khả năng học trong cuộc trò chuyện, ghi nhớ theo người dùng, thích nghi với nhiều người và công việc, hỗ trợ tùy biến cao bằng memory, knowledge base/RAG, tools, workflows, fine-tuning và adapters. Đây chưa phải model đã phát hành; giá, benchmark và các thông số định lượng chưa được công bố.
afaxxaq-000 — unname đang chờ được giới thiệu chính thức.
afaxxaq-000 — unname là tên tạm thời của một model Navin Research đang được kiểm thử và chuẩn bị công bố. Đây chưa phải sản phẩm đã phát hành, nhưng là một chương trình model thực với định hướng rõ ràng: năng lực đa phương thức, khả năng tùy biến rộng và hành vi có thể được cải thiện qua sử dụng cùng quá trình tinh chỉnh có chủ đích.
Tên gọi này chỉ là tên làm việc. Khi model sẵn sàng, hồ sơ phát hành sẽ thay thế tên tạm bằng danh tính chính thức.
- TRẠNG THÁI: ĐANG KIỂM THỬ VÀ CHỜ CÔNG BỐ
- TÊN LÀM VIỆC: afaxxaq-000 — unname
- HÌNH THỨC PHÁT HÀNH: OPEN-WEIGHT
Học hỏi nghĩa là trở nên hữu ích hơn, không chỉ trở nên lớn hơn.
afaxxaq-000 được định hướng học hỏi ở nhiều lớp. Trong một cuộc trò chuyện, model có thể sử dụng nội dung trao đổi hiện tại làm ngữ cảnh. Với memory do người dùng kiểm soát, model có thể giữ lại thông tin phù hợp qua nhiều cuộc trò chuyện. Với dữ liệu riêng, fine-tuning hoặc adapters, model có thể được thích nghi cho một lĩnh vực, tổ chức hoặc workflow.
Model cũng có thể được can thiệp sau khi triển khai. Điều đó nghĩa là điều chỉnh hành vi và mục đích để hệ thống làm việc đúng hơn, nhất quán hơn và chuẩn hơn. Điều này không có nghĩa là khẳng định model nền sẽ lớn hơn sau mỗi lần học.
- HỌC TRONG CUỘC TRÒ CHUYỆN
- MEMORY DÀI HẠN DO NGƯỜI DÙNG KIỂM SOÁT
- FINE-TUNING HOẶC ADAPTERS TRÊN DỮ LIỆU RIÊNG
- TINH CHỈNH HÀNH VI SAU KHI TRIỂN KHAI
Model được thiết kế để phù hợp với công việc, không bắt mọi người dùng một hành vi giống nhau.
Tùy biến là một phần trung tâm của hướng model. Người dùng sẽ có thể cấu hình cách afaxxaq-000 làm việc với mình; memory, truy xuất từ knowledge base, tools, workflows, fine-tuning và adapters tạo thành những lớp kiểm soát khác nhau.
Mỗi lớp có một mục đích. Memory giữ tính liên tục liên quan đến người dùng. Retrieval đưa kiến thức bên ngoài có kiểm soát vào nhiệm vụ. Tools và workflows kết nối model với hành động. Fine-tuning và adapters thay đổi hành vi theo lĩnh vực hoặc cách vận hành. Người dùng có thể lựa chọn và kết hợp các cơ chế này thay vì xem tùy biến như một cài đặt mơ hồ.
- NGƯỜI DÙNG CÓ THỂ TỰ CẤU HÌNH
- MEMORY VÀ TRUY XUẤT KIẾN THỨC
- TOOLS VÀ WORKFLOWS
- FINE-TUNING VÀ ADAPTERS
Văn bản, giọng nói và thị giác nằm trong cùng một hướng model.
Model được định hướng hỗ trợ text, speech và audio, vision và image, cùng các công việc đa phương thức kết hợp những đầu vào này. Đây là nền tảng cho trợ lý cá nhân, nghiên cứu, công việc doanh nghiệp và tự động hóa workflow, thay vì chỉ là một giao diện hẹp.
Moyi vẫn là dự án độc lập. Moyi tập trung vào công nghệ giọng nói và hướng nghiên cứu riêng; Moyi không phải tên của afaxxaq-000 và không nên được trình bày như một thành phần của model này.
- TEXT
- SPEECH VÀ AUDIO
- VISION VÀ IMAGE
- ĐẦU VÀO VÀ ĐẦU RA ĐA PHƯƠNG THỨC
- MOYI: DỰ ÁN ĐỘC LẬP
Hướng phát hành dành cho nhiều cách sử dụng.
afaxxaq-000 được định hướng phát hành dưới dạng open-weight. Hướng sử dụng dự kiến gồm nhiều hình thức thay vì một bề mặt bị khóa duy nhất. Package, API, runtime, phần cứng và điều kiện truy cập cụ thể sẽ được nêu trong hồ sơ phát hành khi sẵn sàng.
Open-weight có thể hỗ trợ kiểm tra, quyền kiểm soát cục bộ, thích nghi theo lĩnh vực và thử nghiệm độc lập. Đồng thời, bên vận hành sẽ chịu trách nhiệm về runtime, ranh giới dữ liệu, quyền hạn, kiểm soát an toàn và bảo trì xung quanh model.
- ĐỊNH HƯỚNG OPEN-WEIGHT
- NHIỀU HÌNH THỨC SỬ DỤNG DỰ KIẾN
- PACKAGE VÀ QUYỀN TRUY CẬP CỤ THỂ: CHƯA CÔNG BỐ
- GIÁ: CHƯA CÔNG BỐ
Một thông báo model phải cho thấy model đã được kiểm thử thế nào.
Model hiện đang được kiểm thử, nhưng benchmark, số liệu test nội bộ, phạm vi ngôn ngữ, context window, tốc độ và các thông số định lượng khác chưa được duyệt để công bố. Vì vậy, bài viết này chỉ mô tả những gì đã được xác nhận, không biến quá trình kiểm thử thành tuyên bố hiệu năng.
Trước khi phát hành, hồ sơ đánh giá cần tách hành vi model khỏi memory, retrieval, tools, điều phối workflow, runtime và bước kiểm tra của con người. Hồ sơ cũng cần cho thấy nơi hệ thống từ chối, thất bại hoặc cần con người quyết định.
- KIỂM THỬ: ĐANG DIỄN RA
- BENCHMARK VÀ SỐ LIỆU: CHƯA CÔNG BỐ
- PHẠM VI NGÔN NGỮ: CHƯA CÔNG BỐ
- CONTEXT, TỐC ĐỘ VÀ PHẦN CỨNG: CHƯA CÔNG BỐ
Một nền tảng thích nghi, nhiều cách sử dụng có trách nhiệm.
Phạm vi định hướng gồm trợ lý cá nhân, nghiên cứu, công việc doanh nghiệp, tự động hóa workflow và sử dụng đa lĩnh vực. Đây là các nhóm mục tiêu, không phải lời bảo đảm rằng mọi nhiệm vụ đều được giải quyết tốt như nhau. Cấu hình, dữ liệu, công cụ, quyền hạn và ranh giới kiểm duyệt phù hợp sẽ phụ thuộc vào công việc cụ thể.
Model nên giúp cá nhân và tổ chức định hình một hệ thống hữu ích theo nhu cầu của mình, đồng thời giữ các hành động quan trọng ở trạng thái có thể kiểm tra và kiểm soát.
- TRỢ LÝ CÁ NHÂN
- NGHIÊN CỨU
- CÔNG VIỆC DOANH NGHIỆP
- TỰ ĐỘNG HÓA WORKFLOW
- SỬ DỤNG ĐA LĨNH VỰC
Thông báo cuối cùng sẽ biến định hướng thành một bản phát hành có thể kiểm chứng.
Khi afaxxaq-000 sẵn sàng ra mắt, Navin Research cần công bố cùng nhau tên chính thức, phiên bản, artifact, cách truy cập, giấy phép, cấu hình hỗ trợ, bằng chứng đánh giá, ranh giới an toàn, giới hạn đã biết và trách nhiệm bảo trì.
Cho đến lúc đó, mô tả chính xác là: afaxxaq-000 — unname là model đa phương thức open-weight của Navin Research, đang được kiểm thử và chờ công bố, được thiết kế để học từ tương tác, thích nghi với người dùng và công việc, đồng thời có mức tùy biến cao. Model chưa sẵn sàng cho truy cập công khai; không nên suy ra giá hay con số hiệu năng.
- TÊN VÀ PHIÊN BẢN CHÍNH THỨC: CHỜ CÔNG BỐ
- QUYỀN TRUY CẬP, GIẤY PHÉP VÀ PACKAGE: SẼ CÔNG BỐ
- GIÁ: CHƯA CÔNG BỐ
- SỐ LIỆU HIỆU NĂNG: CHƯA CÔNG BỐ
