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开源动态7
非Transformer架构的新突破，液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型，而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型，仅需900MB内存就能在端侧运行，性能优于Transformer架构模型，还降低了死循环生成比例。
机器之心
新闻资讯8
只剩5年？诺奖得主Hassabis放出AGI时间表：还差一两个技术突破
诺奖得主、Google DeepMind掌门人Demis Hassabis给出AGI终极时间表，认为5年内或需1-2项重大技术突破就能跨越障碍。他指出大模型有局限，实现AGI需“世界模型”和“智能体系统”，还称AI将加速科学发现，中国AI模型距美国仅差数月。
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