谷歌发布Gemmar 4，击败规模超自身13倍的Qwen3.5
在本周四晚间，谷歌发布了其最新的模型系列 Gemma 4，这一系列被认为是当前开源领域中最强大的。新的 Gemma 系列在 Arena AI 排行榜上获得第三名的位置，并且超过了参数量是它五倍多的大规模模型。此外，Gemma 4 使用了 Apache 2.0 开源许可证，这意味着它可以完全用于商业用途。Google DeepMind 最近开发的 Gemma 4 是一个多模态模型系列，专门处理文本和
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北大系创业团队推出4B模型，推理速度提升15倍，成本锐减95%，挑战DeepSeek-V3.2
头图由AI生成近日，一家由北京大学背景的团队创立的人工智能编程初创公司——硅心科技，发布了其最新研发的轻量级模型aiX-apply-4B。这款模型仅需4B的参数量和256K的上下文支持，能够在消费级显卡上进行部署。该模型专为企业级代码修改任务设计，能够自动识别修改意图，精确定位目标代码区域，并保持原有代码格式和上下文结构的完整，将修改后的代码无缝融入原始文件。在基准测试中，aiX-apply模型在
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雷军宣布：未来三年将在人工智能领域投资不少于600亿人民币
3月19日，小米在SU7发布会上公布了其在AI大模型领域的最新研发成果和关键数据。小米公司创始人雷军表示，公司正在加大硬核科技领域的投入，计划在未来三年内至少投入600亿元人民币用于AI研发，而今年的支出已超过160亿元。在大模型基座方面，小米推出了面向智能体时代的旗舰大模型。这款模型采用了总参数量达1万亿的MoE架构，激活参数为420亿，并运用了小米自主研发的混合注意力机制，支持百万级的上下文长
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笑破天，“日本顶尖AI模型”竟是DeepSeek V3的换汤不换药？
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CMU团队提出新算法：行为校准强化学习助力4B模型击败GPT-5抑制幻觉现象
吴嘉赟博士就读于卡内基梅隆大学（CMU）机器学习系，专注于大语言模型评估和后训练技术的研究。大语言模型在关键领域的应用受到幻觉问题的困扰。最近一项研究提出了一种新的行为校准强化学习方法，旨在解决这一难题。该论文详细探讨了如何通过调整奖励函数来改进LLM的表现。经过特定训练后，一个参数量仅为40亿的小型模型在幻觉抑制方面超越了GPT-5等顶级大模型。图1展示了模型回答数学问题时置信度标注的实例。每一
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阿里推出Qwen3.5-4B模型：性能超越主流产品，支持本地化部署及极低参数量（2%）
阿里巴巴在春节期间推出了Qwen 3.5系列大模型，其中包括多种不同尺寸的小型版本，如0.8B、2B、4B和9B。对于熟悉该系列的用户来说，小巧且性能强大的AI模型尤为吸引人。本地部署成为一种趋势，而此次发布的Qwen 3.5系列中，即使是较小的模型也表现出色，尤其是9B版本的性能几乎与gpt-oss-120B持平。最近有消息显示，N8 Programs已经对4B版进行了实际测试，并验证了官方声称
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LLM Embedding模型计算瓶颈通过Query端解决，LightRetriever登场
近年来，基于大模型的文本检索技术取得了显著进展，最新的领先技术（SOTA）中，LLM Embedding Model 的参数量通常超过70亿。虽然相关性搜索性能得到了提升，但部署成本也随之大幅增加。众所周知，LLM Embedding Model 使用对称双塔架构，其中查询端和文档端常常共享同一完整的大型语言模型（LLM）。然而，一个长期被忽视的问题是：在
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蚂蚁推出两大万亿参数开源模型，吞吐量提升三倍、访问内存减少到十分之一，架构创新成核心优势
智东西作者 陈骏达编辑 漠影当大模型在推理、编程等领域不断刷新纪录时，一个新的问题也随之浮现：如何在提升模型能力的同时，控制算力和资源消耗？近期，蚂蚁集团inclusionAI团队发布了一项重要成果——百灵大模型家族的新一代开源万亿参数模型Ling-2.5-1T（即时模型）与Ring-2.5-1T（思考模型）。两款模型并非单纯通过增加参数量取胜，而是依靠共
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