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华为盘古大模型:被芯片牵制的“千古”模型
华为盘古大模型团队员工自曝内幕,称其受芯片限制,早期算力有限、训练困难。还指出内部存在造假、套壳等问题,如135B V2套壳Qwen 1.5 110B,pangu pro moe 72B套壳qwen 2.5的14b等,导致人才流失。
Agent的潜意识
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
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略,团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略,认为扩大模型规模和数据量仍重要,合成数据是延续Scaling Law的关键。
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