近期，OpenAI、微软和Meta等领先的人工智能公司正在通过“蒸馏”技术，利用大型语言模型（LLM）作为“教师”来训练更小的系统，从而创建更具成本效益的AI模型。这种技术通过将复杂模型的知识“蒸馏”到更轻量级的模型中，...

Hugging Face 团队近日发布了其 DeepSeek 推理模型的开源复制项目 OpenR1 的最新更新。此次更新揭示了一个有趣的发现：当针对竞争性编程进行专门调优时，小型模型的表现可以超越更大规模的模型。这一发现不仅挑战了...

随着全球劳动力市场的快速变化，机器人技术正成为推动新劳动力经济的核心力量。然而，美国在这一领域的布局似乎滞后于其他国家。机器人技术不仅能够提高生产效率，还能在医疗、物流、制造等多个领域创造新的就业机会...

Hazy Research的最新研究表明，通过Ollama使用本地模型，并结合长上下文云端模型作为协调器，可以在仅花费17%成本的情况下，实现97%的任务性能。这一发现为企业在AI部署中提供了更高效、更经济的解决方案。本地模型...

近日，OmniServe发布了一个全新的统一框架，旨在优化大规模LLM（大语言模型）的部署效率。该框架结合了低比特量化和稀疏注意力机制等创新技术，显著提升了模型推理速度并降低了成本。通过低比特量化，OmniServe能够...

在LLM的预训练过程中，网络爬虫获取的数据往往因文本提取效率低下而被大量丢弃。然而，近期一项开源项目在GitHub上发布，显著提升了文档的保存率，并利用这些数据在少量爬取内容的基础上训练出更强大的模型。该项目...

Mistral Saba是一款基于中东和南亚地区精心策划数据集训练的24B参数模型。尽管其规模仅为同类模型的五分之一，但Mistral Saba在提供更准确和相关响应方面表现出色，同时显著降低了计算成本和响应时间。这一突破性技...

随着技术的飞速发展，我们对2025年的科技领域充满了期待。首先，量子计算有望实现重大突破，其强大的处理能力将为解决复杂的科学问题提供新工具。其次，人工智能（AI）技术将更加深入地融入日常生活，从自动化驾驶到...