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GLM-5架构曝光,智谱两日涨60%:采用DeepSeek同款稀疏注意力
GitHub代码确认GLM - 5架构细节,它采用DeepSeek - V3/V3.2架构,含稀疏注意力和多Token预测,参数量745B。OpenRouter上神秘「Pony Alpha」被指是其测试版,受消息影响智谱AI港股两日涨60%。
30万AI顾问进公司,OpenAI砸1.5亿改写你的报销周报
6月14日,OpenAI掏出1.5亿美元推出Partner Network计划,要在2026年底前训练并认证30万名顾问,将AI塞进企业工作流程。此前Anthropic也有类似动作,模型竞争正转向落地应用。
国科大 | 提出进化算法:EvolKV,自适应分配KV Cache,预算降至1.5%!
键值缓存(KV cache)是大模型快速运行核心技术,但输入文本越长,存储和处理问题越突出。国科大提出进化算法EvolKV,自适应分配KV Cache,实验显示其效果显著,预算可降至1.5%。
优步凭借 CacheFront 的改进实现每秒 1.5 亿次的读取操作
优步工程师更新 CacheFront 架构,实现每秒 1.5 亿次读取操作且确保强一致性。解决了旧设计中陈旧数据读取问题,引入新协议和机制,弃用专用 API,还增强监控工具,提高缓存命中率。
英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro!成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中,4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶,单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法,还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
智谱发布GLM 4.5,不仅开源模型还把训练框架也开源了
智谱AI发布GLM 4.5,不仅开源模型,还开源整套后训练基础设施。模型规格亮眼,性能也超越qwen 235b。其开源的训练框架slime专为强化学习扩展设计,完整工具链支持多种模型。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型:R1-Reward,比SOTA模型提升5%-15%!
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要,但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward,在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%,还在快手业务场景成功应用。
终于在国产AI上看到了Opus的影子|GLM-5深度实测
作者起初怀疑GLM - 5称对标Claude Opus 4.6、定位“系统架构师”的说法,但实测后改观。通过宝可梦策略助手、降噪网站沉浸式交互、求职招聘双边匹配三个测试,展现其系统规划、执行、纠错等能力,像真正架构师。
Fable 5.1变身Token刺客,几分钟烧光额度!AI圈掀起「榨汁革命」
Anthropic发布的Fable 5.1虽性能强但极耗Token,引发开发者不满。当前AI产业面临算力饥渴与Token通胀问题,企业落地AI痛点多。迅策科技的TokenCloud平台能助力企业高效转化Token,还介绍了其配套产品TokenOS。
Codex正式开放1M上下文!解除GPT-5.6 Sol封印,三行配置搞定
现在3行配置就能让GPT - 5.6 Sol封印解除,在Codex里用上1M上下文。不过有网友警告轻易别用,因超出默认窗口,模型消耗token速度会翻倍,且模型上下文利用能力会下降。此外,Codex确定会上Astra。