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清华团队:1.5B 模型新基线!用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明,用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力,训练曲线还很平滑。
让大模型“跑”在手机里:vivo蓝心端侧部署创新揭秘,性能功耗双优!
在AICon2025上海站,vivo AI研究院工程师章苏迟分享蓝心大模型端侧部署方案。介绍端侧大模型优势及应用场景,阐述内存、性能、功耗等指标优化方法,还提及多业务场景应对策略与安全合规措施。
卡帕西李飞飞辛顿都投了的Transformer专用芯片,签下10亿美元大单
Etched是只做Transformer专用芯片的创业公司,获卡帕西、李飞飞、辛顿投资。它宣布流片成功,筹集8亿美元,获10亿美元客户大单,还推出一整套面向前沿模型推理的集群系统。
性能不减,吞吐量提升6.4倍!英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型,打破对‘深而瘦’架构迷信,修正缩放定律,用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色,远超同类产品。
刚刚,OpenAI开源2个推理模型:笔记本/手机就能跑,性能接近o4-mini
OpenAI深夜开源gpt-oss-120b和gpt-oss-20b推理模型,距上次开源已6年。模型亮点多,性能强,在多方面表现超专有模型。官方还放实测视频,展示其使用效果,同时解释了开源原因。
以小博大,仅1.7B媲美gemini2.5-pro,达到SOTA文档解析性能
dots.ocr是多语言开源文档解析器,把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中,虽LLM仅1.7B参数,却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。
从宁波到登陆港交所,“边缘AI芯片第一股”的突围之路
2月10日,爱芯元智登陆港交所,被誉为“中国边缘AI芯片第一股”。它以“混合精度NPU”与“AI - ISP”为核心技术,构建产品矩阵。营收增长强劲,客户基础拓宽,应用领域广泛,在行业中排名靠前,但也面临挑战。
视觉思维链全新架构,加州大学让多模态大模型有了灵性,整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链(CoVT)架构,让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力,采用对齐策略和四阶段训练,实验显示性能提升,还具可解释性。
Qwen突破:用「并行计算」代替「堆参数」,新方法内存降22倍、延迟降6倍
LLM进化依赖「堆参数」,存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale,用「并行计算」代替「堆参数」,让模型「分头思考」,推理效率提升22倍,旧模型也能改造,落地价值大。
AI x 大前端性能稳定性:快手亿级 DAU 下的智能诊断实践
本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战,阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践,含根因排障和应急处置案例,还谈了开发中思维切换等认知。