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一张4090就能爆改!面壁智能MiniCPM-V 4.6开源,1B多模态卷出新高度
今年是AI应用大规模落地年,参数小的端侧模型有特定场景性能优势。5月11日面壁智能开源MiniCPM-V 4.6,参数仅约1B,多模态能力超阿里、谷歌同类模型,还在多维度提升,站稳端侧多模态开源领域。
三星研究院发布手机端侧大模型MeKi:基于Memory的LLM扩展新范式,支持旗舰手机端侧部署
三星研究院发布端侧大模型架构MeKi,提出用存储空间扩展模型容量、提升LLM性能的新范式。它利用手机ROM缓解内存压力,实现容量与性能提升。实验显示其性能、效率表现优,为边缘部署LLM提供新思路。
黄仁勋:没有AI,英伟达依然是巨无霸!盛赞中国算力与能源优势
英伟达CEO黄仁勋在播客对话中称,即便AI未出现,英伟达靠加速计算也能成巨无霸。他盛赞中国算力与能源优势,反驳中国缺AI芯片的观点,还谈及错失与OpenAI等合作的经历。
20岁拿下博士、答辩席坐着费曼的狂人:AI是第一种「外星智能」
Stephen Wolfram是Mathematica等的创造者,他认为AI是巨大不可约机器,有计算不可约性,是“外星智能”。Hugging Face被GPT - 5.6 Sol入侵印证其观点,他还提出新控制方式。
旧手机除了放转转,还能放数据中心提供算力
Google和UC San Diego合作,将退役Pixel手机拆解成主板组成计算集群,跑教学科研任务。研究表明,旧手机算力仍有价值,可用于轻量任务,还能降低隐含碳,或催生新产业链。
谷歌分布式训练开启另一轮扩展定律!百万芯片高压高故障仍然零全局停机
谷歌Decoupled DiLoCo研究打破大模型训练锁步模式,让集群各部分异步汇合。模拟数百万芯片高压训练时零全局停机、性能无损,还能提升系统有效工作时间,有算力撷取和异构计算等红利。
太巅了!MIT老哥在Transformer里造了台计算机,LLM从此不需要调用外部工具?
LLM在数学推理表现佳,但纯计算是短板。MIT的Christos Tzamos团队在Transformer内造计算机,实现WebAssembly解释器,解决数独难题,还突破注意力机制瓶颈,打开软件与神经网络新接口。
Anthropic 新研究:AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标,只是瞎搞。他们将AI错误分类,测试发现推理越久越混乱,大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知,论文已在arXiv发布。
大语言模型逻辑评估
现有归因问答评估方法有‘归因短视’问题,研究团队提出 LOGICSCORE 框架,从三维度量化推理质量。在多数据集测试多款 LLM,发现专有、开源模型等存在不同逻辑问题,还分析典型逻辑错误。
刚刚,字节开源Seed-OSS-36B模型,512k上下文
深夜,字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列模型,含三个版本。其用12万亿tokens训练,在多基准测试表现出色。有灵活推理预算控制等特性,原生支持512K上下文窗口,基准测试成绩佳。