国产超算生成式压缩模型训练性能突破2.16 EFLOP/s,支撑全球遥感数据万倍级压缩
国产超算生成式压缩模型训练性能突破2.16 EFLOP/s,支撑全球遥感数据万倍级压缩随着全球遥感卫星持续运行,地球观测数据正在快速增长。多源、多时相、多光谱遥感影像为国土监测、生态评估、灾害预警、气候变化研究等任务提供了重要数据基础,但也带来了显著的存储、传输和计算压力。
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随着全球遥感卫星持续运行,地球观测数据正在快速增长。多源、多时相、多光谱遥感影像为国土监测、生态评估、灾害预警、气候变化研究等任务提供了重要数据基础,但也带来了显著的存储、传输和计算压力。
刚刚的,面壁智能联合 OpenBMB 搞了个端侧开源周。今天作为开源周的第一天,端出来的是个好东西 BitCPM-CANN,模型权重只需要约 200 MB 的内存,手表也够跑
过去,一部动画短片的诞生往往需要数月甚至一年的漫长周期。从分镜、原画、建模到渲染,每一个环节都堆砌着密集的人力与时间成本。但在上周末,北京三里屯的一场活动,彻底颠覆了这一传统认知。
当 AI 开始加速 AI,模型公司的迭代周期正在被进一步压缩,模型公司开始进入“月更时代”。
有个31B参数的大模型,正常需要80GB显存才能跑。但现在,24GB显存就能跑满血版。这个版本叫Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK——"CRACK"这个词不要理解歪了,它本质是量化压缩加上对齐微调之后的部署版本,不是什么黑客攻击,就是工程优化。24GB,MacBook Pro,直接跑。苹果用户优先优化,MLX原生支持,月下载13000次。
今日,百度推出新一代基础模型文心5.1。百度称,文心5.1将总参数压缩至约1/3、激活参数压缩至约1/2,使用业界同规模模型约6%的预训练成本,实现同级别模型基础效果领先。不过,百度并未明确说明这一“6%成本”的具体对标模型范围与口径。
多轮视觉问答,正在成为LVLM推理效率的“照妖镜”。
AI投资新主题:超千亿美元砸向AI重塑传统行业介绍了AI热钱的新流向——寻找“物理世界的不可压缩性”。无论AI多先进,总要深入码头、林场、农田、工厂,重塑实业的生产函数与价值锚点。
五一假期前,AI社区被一篇「GPT-5.5拥有近10万亿参数」的论文刷屏,今天这项研究就被研究者打假了!研究者表示,修正论文中的各种问题后,GPT-5.5的参数很可能约为1.5T。
腾讯混元团队刚刚开源了一份硬核解决方案:推出极致量化压缩版本翻译模型Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit,把支持33种语言的翻译大模型压缩至440MB。无需联网,下载后即可在手机本地运行 。官方测试显示,其翻译质量优于谷歌翻译。