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面壁发布 1B 参数量级最强端侧文本大模型 MiniCPM5 - 1B,其 Base Model 由 AI 编写的训练框架 ForgeTrain 训出,速度超英伟达 Megatron 10%。该模型性能出色,部署门槛低,数据治理方案对应数据集也已开源。

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英伟达为何持续押注VASTData?AI存储正在成为新的“算力”|甲子光年

AI产业曾聚焦GPU,如今数据存储设施重要性凸显。VAST Data完成约10亿美元F轮融资,估值300亿美元,英伟达持续跟投。它重构AI数据基础设施,国内焱融科技有相似技术路线且具自主可控优势。

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GLM-5.2真正的跨越:CritPt密闭物理数据集测试得分20.9%,打平Opus-4.8

GLM - 5.2在CritPt密闭物理数据集测试中表现亮眼,与Claude Opus 4.8得分并列,远超其他开源模型,还击败多款闭源模型,实现4.5倍代际飞跃,标志开源模型科学推理能力进步。

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公众号正在头条化

2025年超60%公众号运营者发现,粉丝被算法收归平台。从2020年起,订阅号改成信息流展示,推荐流量占比最高达90%。这对小号是机遇,但也带来内容陷阱等问题,还重塑用户认知,平台也面临商业和生态的博弈。

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万字实录:VLA 范式,具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live

2025年5月9日,雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等,指出其面临推理、数据等瓶颈,还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。

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颠覆传统向量数据库,直接将文本数据编码成视频文件,轻量级革命性的大规模AI记忆解决方案Memvid

Memvid将文本数据编码为视频,改变AI记忆管理,实现百万级文本块闪电语义搜索和亚秒级检索。它存储高效、轻量级、可离线,应用场景广,还给出安装、使用、配置等说明,并与传统方案对比。

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何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升

何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系,提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对,有高通用性、低计算开销等优势,在多模型测试中提升了生成质量,在其他任务也有潜力。

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曾以低价高性能出圈的DeepSeek,在自家平台遇冷、市场份额下滑,但其R1和V3模型在第三方平台使用量增长近20倍。背后是‘Token经济学’及战略转移,它开源模型,将算力留作研发。Anthropic也因算力受限有类似问题。

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大模型API的大众点评来了:7×24小时实测,毫秒级延迟智能路由,选API必备

清程极智推出的AI Ping像大模型API领域的大众点评,用7×24小时实测数据为开发者提供参考,解决信息差和重复劳动问题。它有持续评测榜单、智能路由匹配等功能,还统一了API度量衡,推动选型从经验走向数据驱动。

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