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单卡可跑18万原子!分子模拟的“规模焦虑”该终结了
至知创新研究院UBio团队发布的UBio-MolFM v1.5,是可进行分子动力学模拟的机器学习原子间势函数。它在精度和规模上有提升,实测中表现优于经典力场,架构、数据和训练都有创新,误差降45%,速度提8倍,现已开源。
5秒出4张2K大图!阿里提出2步生成方案,拉爆AI生图进度条
阿里智能引擎团队针对Qwen最新开源模型,将SOTA压缩水平从80 - 100步前向计算骤降至2步,速度提升40倍,5秒可出4张2K高清大图。已发布Checkpoint,集成到呜哩AI平台。文章还分析传统蒸馏方案问题并介绍团队改进策略。
不可思议!400B大模型在iPhone上跑起来了
一个跑在 iPhone 17 Pro 的 A19 Pro 芯片上的 400B 大模型 Qwen3.5 - 397B - A17B 引发关注。这源于 Flash - MoE 开源项目,它摒弃现代 AI 框架,回归底层开发,实现消费级硬件上大模型交互级速度运行。
0.3B参数,600MB内存!腾讯混元实现产业级2Bit量化,端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit,参数量仅0.3B,内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案,生成速度提升,还通过多种方法提升能力,未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
预训练Token消耗直接腰斩!上海AI Lab&上交大提出全新预训练任务,开源首个8.9B隐空间大模型NCP-ArchPreview
本文介绍上海AI Lab与上海交大团队联合提出全新预训练任务NCP,打破传统逐词预测教条,开源全球首个8.9B规模离散隐空间基座大模型,预训练Token消耗仅需一半,收敛速度提升近一倍,下游性能显著提升,公开全部训练资产供全球研究使用。
平均6天一个新旗舰!大模型更新快到人类跟不上了
本文梳理全球大模型厂商的旗舰发布节奏,统计显示当前平均每6天就诞生一个新旗舰,AI辅助研发加速迭代,带来开发者适配难、评测体系跟不上等问题。
以前写书比看书慢,现在看书比写书慢——AI时代最被低估的变局
AI时代信息生产速度超消费速度,这是文明范式转移。过去知识稀缺,现在过剩,多数人应对信息爆炸的方法有误。应从消费信息转为使用信息,这还会重塑教育、社交与社会分层。
重新定义检索!一款真正“跨模态”的 RAG 模型来了!用音频搜视频、文本找音乐!
传统RAG有速度慢、细节丢失等问题。Vidore开源的ColQwen - Omni 3B多模态RAG模型,支持跨模态检索,能直接处理音视频原始数据,保留细节,检索速度快,还具备轻量高效等特性,适用于多场景。
美团也开源了大模型,但我觉得他们的野心是通用生活Agent。
美团发布并开源560B参数的MoE模型LongCat - Flash - Chat,推理速度快。与DeepSeek V3对比,输出速度优势明显。美团多个落地或内测AI功能服务C端生活场景,目标是打造通用生活Agent。
深度学习中Batch Size对训练过程如何影响?
文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响,探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题,还通过MNIST实验,从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。