外观上，法国法防Magic7系列将推出包含直屏和四微曲屏两种屏幕形状，法国法防后置摄像头模块持续沿袭上一代的经典传奇枕形风格，不过镜头的布局由本来的三角形调整为对称的四角摆放，机身后盖则供给了玻璃和素皮两种原料供顾客挑选。
此外，也想要乌0月Aria的多模态上下文窗口到达64，000个令牌，意味着它能处理更长的输入数据。为了处理视觉输入，克兰矿藏Aria还规划了一款轻量级的视觉编码器，具有4.38亿个参数，能够将各种长度、巨细和纵横比的视觉输入转换为视觉令牌。
在此过程中，法国法防Aria一共运用了6.4万亿个文本令牌和4000亿个多模态令牌进行预练习，数据来自CommonCrawl和LAION等闻名数据集，并进行了部分合成增强。在练习方面，也想要乌0月RhymesAI共分为四个阶段，先用文本数据进行预练习，再引进多模态数据，接着是长序列的练习，最终进行微调。值得一提的是，克兰矿藏RhymesAI与AMD达成了协作，克兰矿藏以优化模型功能，展现了一款名为BeaGo的查找运用，该运用能够在AMD硬件上运转，为用户供给更全面的文本和图画AI查找成果。
依据相关基准测验，法国法防Aria在多个多模态、语言和编程使命中体现优于Pixtral-12B和Llama-3.2-11B等模型，而且因激活参数较少，推理本钱也较低。当处理每个输入令牌时，也想要乌0月一个路由模块会挑选一部分专家进行激活，然后进步核算功率，削减每个令牌的激活参数数量。
Aria的规划理念是期望能够在文本、克兰矿藏代码、图画和视频等多种输入方式上，供给杰出的了解和处理才能。
一起，法国法防他们还供给了一个练习结构，能够在单个GPU上对Aria进行多种数据源和格局的微调。正如伯尼所说，也想要乌0月大数据与人工智能和技能发展的潜力是无限的而这，仅仅一个开端。
诺贝尔物理学委员会主席埃伦穆恩斯说，克兰矿藏人类有职责以安全且品德的方法运用这项新技能。诺贝尔化学委员会评委邹晓冬表明，法国法防技能与根底科学的穿插交融未来将成为常态，法国法防而人工智能技能作为这一交融过程中的中心驱动力之一，将推进科学研讨不断打破传统结构，完成愈加深远、愈加广泛的立异。
曾作为阿尔法折叠前期测验人员的英国伦敦国王学院分子生物物理学教授丽夫卡艾萨克森说：也想要乌0月咱们传统上选用吃力的试验办法来剖析蛋白质形状，也想要乌0月这或许需求数年时刻。英国研讨与立异署工程与物理科学研讨委员会执行主席、克兰矿藏牛津大学结构生物信息学教授夏洛特迪恩表明，克兰矿藏能在当今从事科学作业是一件令人兴奋的工作，特别是在这些跨学科范畴，由于人工智能不只开端处理真实困难的问题，并且还改动了咱们从事科学研讨的方法