不得了男同 porn。

现在的国产 AI 诳骗，承接看好几分钟的视频，都不错平直作念推理妥协析了！

瞧 ~ 只需"喂"上一段柯南片断，AI 就白衣苍狗成"名观察"作念明白：

它会对整个这个词视频的内容先作念一个追念，再按照秒级，对视频片断作念内容上的推演。

如果再给这个 AI "喂"上一段足球游戏，它又会秒变成一位资深解释员：

这一次，在视频追念和视频重心之后，咱们接续提倡条目：

请帮我裁剪视频中的片断，包含即兴由客户指定的场景，索要筹办片断，表明时辰规模，并为每个片断配上解释案牍，用户场景为：进球时刻。

它就会立即实际深度念念考，自动裁剪出一段 8 秒的高光片断，并附上建议搭配的音乐或音效：

这等于商汤最新升级的日日新 SenseNova V6解锁的新才略——

原生多模态通用大模子，采选6000 亿参数 MoE 架构，兑现文本、图像和视频的原生交融。

从性能评测来看，SenseNova V6 一经在纯文本任务和多模态任务中，多项策画均已卓越 GPT-4.5、Gemini 2.0 Pro，并全面卓越 DeepSeek V3：

在强推理才略上，日日新 V6/V6 Reasoner 的多模态媾和话深度推理任务上同期进步了 OpenAI 的 o1 和 Gemini 2.0 flash-thinking 的水平。

同期在小版块的模子上，SenseNova V6 的各项收货也卓越 GPT-4o：

纵不雅举座，不错将商汤这次发布新模子的特色追念为三个要道词——

强推理、强交互和长记挂。

那么具体恶果如何，咱们接续往下看。

边看边听边解析的 AI

这次咱们的实测主要聚焦在及时音视频交互的才略上。

咱们平直用全新版块的商酌 APP（内测版）来作念一波测试。

测试的视频，等于最近大火的韩剧《苦尽柑来碰见你》中女主姆妈让婆婆陪她一皆去拍遗像的片断：

AI 在看了整整五分钟视频之后，关于咱们的三连问都给出了精确的谜底：

你以为刚才这两位女士是什么筹办？

你以为这两个女士为什么要去摄影馆摄影？

画面中这位女士终末的甩手是如何样的？

不仅如斯啊，从 AI 的回话中，咱们也不错听出心思上的变化，关于这么令广漠东谈主催泪的桥段，它作答的心思亦然略带 sad。

再来一个相比特酷爱酷爱的——看图猜城市：

AI 的回答如下：

在一番深度念念考之后，AI 是精确猜到了长沙这个城市。

访佛的，咱们再来作念一个猜谚语的游戏，题目长这么：

这一次，AI 更是莫得过多的"谣言"，直击关键地给出了谜底——井中求火。

不光是酷爱酷爱，在面临日常生涯中的问题，商汤 SenseNova V6 更是好像体现它有效的价值。

比如给小一又友提醒数学题，现在确切就是一拍一问就不错的事情了。

要知谈，世俗大模子只会提供千人一面的标准谜底，无法基于不同的解题念念路提供指挥。

但日日新 V6 不但能识别手写体，还好像提供针对不实点的一双一提醒式老师，并接受高效提醒：

从多种维度的实测来看，SenseNova V6 是具备了高度拟东谈主化的感知、抒发和情愫解析才略，可针对不同的对话内容和场景需求，即时天真地切换口吻、情愫与调子。

同期，它还领有较强的及时交互、视觉识别、记挂牵念考、握续对话和复杂推理等才略。

除此之外，商汤的 SenseNova V6，还上身了本年握续爆火的具身智能，不错说是用它多模态的才略，给机器东谈主装上大脑、眼睛、耳朵和嘴巴：

如何作念到的？

看完多样实测，咱们再来聊聊 SenseNova V6 背后的旨趣。

为了更好地解析，量子位与商汤科技皆集独创东谈主、实际董事及东谈主工智能基础设施和大模子首席科学家林达华请问了一番。

领先，就是商汤自研的原生多模态交融教练时刻。

这是一种好像将多种模态信息（如文本、图像、视频、音频等）在模子架构和教练流程中进行深度交融的 AI 模子架构。

与传统的将谈话模子和多模态模子分立的景观不同，它通过桥接时刻（如补充教练数据和模态关联机制）兑现模态间的协同，幸免传统步骤中"跷跷板效应"（即增强某一模态才略导致另一模态才略着落）。

这种遐想能更当然处理复杂场景（如漫画解析、视频分析），捕捉跨模态的细节关联（如图像中的隐含信息）。

在本年 1 月份的泰斗评测榜单 SuperCLUE（谈话模子轮廓榜单）和 OpenCompass（多模态轮廓榜单）上均位各国内第一，这也充分证据了该时刻的广大后劲。

其次，是多模态长念念维链合成时刻。

面临复杂推理任务，传统 AI 模子容易因信息过长而丢失要道逻辑；商汤的这一时刻不错通过多智能体协调，兑现超长念念维链的生成与考证（目下储备超 1000 万条念念维链数据）。

具体而言，它不错合成并解析 64K tokens（约 5 万字）的多模态长念念维链，使模子具备万古辰、多法子的深度念念考才略，适用于数学推导、科学分析、长文档解析等场景。

林达华例如证据，模子在回答问题时能逐步关联图像细节（如漫画中的海鸥颜料），最终身成富足创造力的输出。

除此之外，还有多模态混杂增强学习。

这一时刻的提倡主如果为了均衡模子的逻辑推理才略和情愫抒发才略。

它同期采选基于东谈主类偏好的 RLHF（强化学习东谈主类反馈）和基于详情趣谜底的 RFT（强化学习事实教练），使模子既适当东谈主类喜好，又保证事实准确性。

而且通过智能权重诊疗，确保模子在进步推理才略的同期，不会变得机械生硬，仍能当然抒发情愫。

终末，等于长视频融合表征和动态压缩。

长视频解析一直是 AI 的贫瘠，商汤的融合时序表征时刻兑现了跨模态信息的高效对皆与压缩。

它不错将画面（视觉）、语音（听觉）、字幕（文本）、时辰逻辑融合编码，酿成连贯的时序表征。

在采选细粒度级联压缩 + 内容明锐过滤之后，10 分钟的长视频可压缩至 16K tokens（仅为原始数据的极小部分），同期保留中枢语义，大幅进步处理遵守。

以上四大时刻，等于商汤 SenseNova V6 背后的杀手锏了。

不仅要日日新，还要天天用

遥想百模大战之初，商汤 CEO 徐立博士解释过为何商汤大模子会取名为"日日新"：

灵感源自中国古代经典《礼记 · 大学》中的名句"苟日新，日日新，又日新"。

其本意是如果一天好像改过，就该天天改过，握续束缚地矫正；这也意味着商汤的大模子版块会握续更新，才略"日眉月异"。

现在回头来看，从 SenseNova V1 到现在的 V6，商汤大模子发展速率照实是作念到这少许：平均 3-4 个月便会有一次的迭代。

而从今天的发布会来看，不管是从时刻的解读，亦或是案例、demo 的共享，无不在剑指易用性。

大到城市管束、物业运营、电网巡检，小到数学解题、游戏解释、绘本故事……

一言蔽之，商汤在走漏的中枢不雅点等于：

AI 之谈，在于匹夫之日用。

对此，徐立博士也对量子位作念了更进一步的论述：

推理才略、多模态才略、模子交融才略，让 AI 的通用智能大大泛化，不光能鼓吹科学探索，也能处治老匹夫的日常痛点和所需。

中枢如故 AI 通用才略的兑现，我认为当下恰是多模态智能的走漏期。

除此之外，借着这次 SenseNova V6 "上身"具身智能，还延长出了一个酷爱酷爱的话题——

前不久某有名创投圈大佬一句"批量退出具身智能"激发了不小热议。

对此，商汤科技皆集独创东谈主杨帆认为：

这种不雅点很好，科技翻新产业需要这种质疑，咱们需要直面且客服这种质疑，才调迈向更崇敬严肃的产业阶段。

具身智能可能如故测验阶段的东西，但我个东谈主荒谬有信心，能跟合作伙伴一皆为产业提供更多的价值。

星河通用结伴东谈主、大模子负责东谈想法直政暗示：

有不同照看声息的时候，证据全球确切在严肃的照看这个问题；但这并不料味着具身智能的泡沫有多严重，这是科技翻新的驱能源。

我算作科研东谈主员，从严慎乐不雅的角度来看，泡沫关于翻新长短常平时的。

例如骑马的时候，对汽车就是泡沫；是对时刻的遐想力和畛域产生了冲破，咱们要从宏不雅的需求启航，把这个时刻落实下进去，把对前沿科技的遐想变成着实的家具。

除此之外，上海交通大学副教化闫维新对这个问题的见识是：

泡沫是远隔了价值除外的内容，惟一大标的正确，与之筹办的诳骗、落地的发展中流程中，咱们需要舒服念念考，是否好像像东谈主相似有感知力和实际力去知足公众需求。

我认为危机替代就是具身智能一个荒谬好的场景，3-5 年后是不错看到的。

一言以蔽之，商汤算作国内大模子代表性玩家，它今天所强调的" AI 之谈"，一来是适当目下大模子发展"诳骗为王"的趋势，更是反馈出了 AI 发展的根蒂价值取向——

时刻必须管事于东谈主的真实需求，融入日常生涯，处治实质问题。

那么今天，你用 AI 了吗？赶紧去试试 SenseNova V6 吧 ~

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—  完  —

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