搜索：豆包大模型1.8

「豆包大模型1.8」共找到 8649 篇相关文章

内存减6倍、精度0损失，推理提速8倍！谷歌新技术震撼了AI圈

Google Research团队推出TurboQuant技术，能将KV缓存6倍压缩、无精度损失，推理速度提升8倍，解决内存瓶颈问题，为大语言模型应用扫清障碍，引发业界关注，还致存储芯片巨头股价大跌。

ICML2026 论文指出，大语言模型内部会自然形成类似人类心理学模型的「情绪树」，模型越大，情绪树越复杂，且在销售等任务上表现更好。同时，模型的情绪结构受身份设定影响，存在与人类相似的情绪识别偏见。

Google Research发布TurboQuant压缩算法，将在下月ICLR 2026正式发表。该算法把大模型的KV Cache压缩到3 bit，内存降6倍、速度快8倍且精度零损失，解决了传统算法的压缩开销问题。

12月13日，西湖大学修宇亮在GAIR 2025分享数字人重建进展。其团队成果UP2You将建模时间从4小时缩至1.5分钟；ETCH获更准确内部人体结构；Human3R可实时动态重建人物场景。他认为未来数字人重建将成基础模型微调任务。

这篇深度访谈聚焦阿里云与平头哥，探讨模型推理提升13倍背后的秘密。随着AI焦点转向推理，行业面临算力、成本、监管等矛盾。嘉宾分析推理范式现状与变化，探讨推理加速技术及优化策略，还谈及瓶颈、未来发展及竞争方向。

2023年6月Plaud AI推出AI录音卡片Plaud Note，一年多交付30万台、ARR达1亿美元，今年7月全球出货量达100万台。Plaud中国区CEO莫子皓称其更像大模型公司，无真正对手，分享了产品观和招人标准等。

英伟达发布全新架构9B模型NVIDIA Nemotron Nano 2，以Mamba - Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍，对标Qwen3 - 8B并在多任务中表现持平或更优，还开源模型及大部分预训练数据。

本文聚焦 ZeroGPU Spaces 加速实践，介绍 PyTorch 提前编译。ZeroGPU 使在 Hugging Face Spaces 用 Nvidia H200 硬件更高效，但有局限。提前编译可优化模型，提升演示速度，还分享了接入方法、高级技巧及演示示例。

华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS，依托U-Net，只需1 - 3张训练样本，单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注，突破现有方法局限，在主流数据集上超越SOTA。

大模型下半场，后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线，它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台，为强化学习提供低成本解法，在易用性和成本上有优势。