• 美国开发者用中国开源模型GLM-4.7，是因为便宜、能本地部署、满足基础需求；但Claude Code已实现自动长时间写代码的"编程AGI"能力，两者不是直接竞争，而是分层满足 different 需求。 未来AI生态将分三层：全自动Agent（美国主导）、高级助手（美国主导）、开源本地模型（中国主
  • 我妈今年五十七岁，是个肾移植病人，住在华东一座小城。每隔几个月，她就得背着换洗衣服、一摞化验单和几个煮鸡蛋，坐一个半小时高铁去杭州看病。这趟旅程得花整整两天。第二天一早七点，她就得跟几百号人挤在医院走廊里抽血，那场面热闹得像个菜市场。下午拿到结果，她才能见到专科医生，聊个三分钟，运气好的话能撑到五分
  • K2 甚至比 DeepSeek v3 更强大，可以与 Claude Opus 4 和 GPT-4.1 相媲美！ Kimi K2是一个最先进的混合专家（MOE）语言模型，拥有320亿个激活参数和1万亿个总参数。经过Muon优化器的训练，Kimi K2在前沿知识，推理和编码任务方面实现了卓越的 icon
  • 老黄CES亮出新存储层ICMSP，GPU秒扩上下文；DeepSeek Engram把SSD当内存用；Claude Code催生常驻记忆需求，三箭齐发闪迪需求直接加一成，股价狂飙。 黄仁勋的ICMS、DeepSeek的Engram、Claude Code的长期工作记忆，本质上都在干同一件事：让AI拥有 icon
  • 来自华为github帖子，原文点击标题： 各位好，我是一名盘古大模型团队，华为诺亚方舟实验室的员工。 首先为自证身份，列举一些细节： [list] [*]现诺亚主任，前算法应用部部长，后改名为小模型实验室的主任王云鹤。前诺亚主任：姚骏（大家称姚老师）。几个实验室主任：唐睿明 icon
  • DeepSeek凭借零外部融资、无商业化压力的独特模式，在资本狂潮中保持纯粹AGI研究方向，形成难以复制的组织与战略优势。 DeepSeek 真正的护城河不是模型能力、开源程度或价格，而是彻底没有商业模式与外部资本约束，从而实现极致内部一致性，把全部资源押注在长期 AGI 研究本身。 一年前，202 icon
  • AMD基于DeepSeek工程师开源的nano-vLLM，打造专属推理引擎ATOM，针对MI355X显卡和DeepSeek、Qwen、Llama等模型深度优化，在中高并发场景下吞吐量超越NVIDIA Blackwell B200，尤其在DeepSeek-R1上实现1.4倍性能提升。 AMD搞了个叫 icon
  • 月之暗面最近甩出一份30页的技术报告，厚度堪比高中数学课本，但这玩意儿可比课本刺激多了。报告里埋着几个足以让传统AI训练观念当场去世的反常识发现，每一个都在喊：你们之前的路走偏了。 这份报告的核心目标只有一个，就是搞定通用智能体智能（General Agentic Intelligence），也就是 icon
  • 大模型也能“查字典”？新架构Engram让AI推理快如闪电 ！DeepSeek提出“条件记忆”新范式Engram，通过O(1)哈希查表替代早期层静态知识重建，释放注意力资源，显著提升推理、代码与长上下文能力。 这篇论文由北京大学与深度求索（DeepSeek AI）联合团队完成，核心作者包括程鑫、曾旺 icon
  • 从今天起，LM Studio 在家和工作中均可免费使用。查看更新后的条款了解详情。我们的隐私政策保持不变，您可以在此处阅读。 < icon
  • 中国科学家搞出大新闻！全球首个"记忆操作系统"MemOS横空出世，AI这下真要有"人脑记忆"了！ 上海交大、浙大的学霸天团最近整了个黑科技 icon
  • Mistral CEO透露Mistral于2024年初率先发布稀疏专家混合模型架构，DeepSeek-V3正是在此基础上开发而成，双方技术互通。他认为开源模式让研发效率倍增，中国内部知识共享机制高效，而美国公司投入开源不足 icon
  • 在所有六项任务中，Kimi K2的优势是毋庸置疑的： 它写的故事超有文采，各种高级隐喻信手拈来，结构清晰，主题还特别宏大！该模型显示了对文学工艺的复杂掌握，始终如一地提供充满隐喻，结构连贯，主题雄心勃勃的故事。 它最大的特点是它能够轻松地整合不同的提示，将物体和符号编织成分层的叙事功能，并将复杂的想 icon
  • 用打游戏升级的套路教你调教AI大模型！PPO/DPO/ORPO/GRPO算法全解析 【作者】Mehul Jain --- ### 当AI大模型遇上强化学习：像训练宠物一样调教 icon
  • 这篇文章是Kimi K2发布后不久，Kimi团队成员写的个人反思。 ·超越聊天机器人：Kimi K2实验了一种“工件优先”的交互模型，该模型让AI立即构建交互式前端可交付成果--如PPT页面、图表，甚至是小游戏--而不是简单地返回markdown文本。 ·工具使用，减少痛苦：团队没有将无数的第三方工 icon
  • Phi-4-mini-flash-reasoning 是一个基于合成数据的轻量级开放模型，专注于高质量、推理密集的数据，并进一步优化以实现更高级的数学推理能力。该模型属于 Phi-4 模型系列，支持 64K 的 token 上下文长度。 Phi-4-mini-flash- icon
  • 考虑到像K2这样强大的模型可以在托管平台上廉价地获得，并且具有很高的推理速度，您是否后悔为LLM投资硬件？ 现在网上租的AI模型又猛又便宜，速度还快得像闪电侠！你砸钱买高端电脑跑本地AI，肠子悔青没？ 我之前也用Mac笔记本跑AI，结果M4 Pro芯片带不动那些巨无霸模型，直接弃疗！现在？ 真香— icon
  • 【震惊！】开源界突然空降"Claude 4杀手"——Kimi K2模型！ 这玩意儿到底有多猛？给大家划重点： 参数规模突破万亿大关（相当于960GB的超级大脑），比隔壁Deepseek v3的6710亿参数还豪横 运行配置要求惊人：想玩转它得准备10-12张H100显卡，或者16张A100（普通玩家 icon