「6R策略」共找到 1734 篇相关文章
114B参数、6B激活，Sand.ai刚刚把全球首个千亿MoE视频生成模型开源了
Sand.ai团队开源全球首个千亿MoE视频生成模型MAGI - 2 - preview，总参数114B，单次前向激活约6B，成本低效果好。该模型解决了视频生成Scaling难题，架构、系统设计出色，开源将改变行业规则。
今起Codex每天重置一次！Tibo义父：首次3小时后发放，重置时间可自选
今起付费却无法用GPT - 6 Astra的用户，每天能重置额度一次，首个额度不到3小时发放，可自选重置时间。还提到GPT - 6做长程任务超272K tokens部分不增额度消耗倍率，开放时间待定。此外介绍在其开放前可做的3件事。
Wabi 创始人的 7 个预测火了，给 AI 而非人类做的数据库ARR 一年涨了6 倍
Wabi创始人Eugenia Kuyda《Consumer AI predictions》总结7个消费端AI产品预测，如无屏幕和全时监听设备难成功、2030年AI机器人细分、效果营销将死等。还有一给AI的数据库产品，ARR一年涨6倍。
库克清空弹夹！2nm，韬定律，最强AI电脑
库克退休前火力全开，苹果发布首款2nm制程芯片M6和最强M系芯片M5 Ultra，塞进新款Mac。M6让Mac mini AI性能暴涨，M5 Ultra性能强悍，能跑大模型。但因内存短缺，高内存版限购且供货晚，价格也涨了。
GitHub 23.6k star 的 BMAD Method：如何把大模型系统提示词，变成一支“可复制的 AI 开发团队”？
BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集，基于BMAD Core框架，有19个专业AI角色和50+条工作流，获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点，将AI开发工程化，可在多工具复用。
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT：近乎无损 超越KIVI，内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高，限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法，动态追踪异常令牌单独高精度保存，其余压缩。实验显示，它准确性高、效率好，不过在极短文本等场景有局限。
超越英伟达B200！AMD最强AI芯：1.6倍大内存、大模型推理快30%，奥特曼都来站台
AMD发布最强AI芯片MI350X和MI355X，号称大模型推理比英伟达B200快30%，内存是其1.6倍。该系列本月初已批量出货，还发布ROCm 7软件栈。AMD还预告明年推MI400系列，由其与OpenAI联合研发。
一行代码，Claude成本直降85%！最强Opus做大脑，Sonnet疯狂搬砖
Anthropic深夜发布Claude「顾问策略」，让Opus 4.6当「顾问」，Sonnet/Haiku当「执行者」，实测性能翻倍、成本降85%。还带来Monitor工具更新，加上此前的Managed Agents等，构建完整Agent平台。
用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。
CapRL：用强化学习突破Image Captioning训练瓶颈，3B模型性能媲美72B
上海人工智能实验室联合团队发布 CapRL，首个将 DeepSeek - R1 强化学习策略用于 Image Captioning。CapRL - 3B 模型在图像描述任务媲美 Qwen2.5 - VL - 72B，已开源，团队持续迭代优化。