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当你把一段长达9分钟、在“晴空万里”与“冰天雪地”间剧烈切换的冰岛旅行Vlog输入给大模型，并要求它做一份旅行攻略时，常规的视觉大模型通常只能给出一份基于字幕和画面标签拼凑的“流水账”。
过往几个月，我们通过 MiMo Orbit、百万亿 Token 创造者激励计划等活动，让更多人有机会体验 MiMo ，并解决真实的问题——这是 MiMo 在规模化应用道路上的第一步。 而现在，随着底层
你的电脑里，或许很快会住进一只会聊天的「小怪兽」。
大语言模型在地图、城市、交通等空间领域的应用越来越广泛。对于这些场景来说，问题往往不只是 “查一个地点” 或 “调用一次路线 API” 就能解决的，而是需要把用户的自然语言问题组织成一段可执行、可验证的地理分析流程。
当年互联网创业公司最熟悉的“羊毛”，是云厂商送的服务器额度；现在，AI 创业圈的“新硬通货”，已经变成了大模型 Token。
DeepSeek 之于大模型，就像蜜雪冰城之于奶茶。你不必纠结性价比，因为它的本事你挑不出毛病，你的钱包它也从不为难。
前几天大模型圈子有个很魔幻的场面，傅盛、孙宇晨、特朗普家族，三个八竿子打不着的人，开始扎堆做大模型中转站的生意。
一个 8B 参数的大模型，通常需要约 16GB 显存。参数越多，越吃显存，这就是为什么，内存价格一天比一天高。
即将结束博士生涯的童晟邦，正站在另一个起点上。
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