田渊栋新公司首个模型Flint-40B-A2B 亮相!AI全程参与、不到4个月从零造
田渊栋新公司首个模型Flint-40B-A2B 亮相!AI全程参与、不到4个月从零造田渊栋参与创立的Recursive_SI发布首个模型Flint-40B-A2B,该模型由Eureka Machine全程参与、不到4个月从零打造,专注本地硬件智能体编程,并以400亿总参数、每Token激活25亿参数实现高速运行。
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田渊栋参与创立的Recursive_SI发布首个模型Flint-40B-A2B,该模型由Eureka Machine全程参与、不到4个月从零打造,专注本地硬件智能体编程,并以400亿总参数、每Token激活25亿参数实现高速运行。
科大讯飞发布端云一体基座模型讯飞星火X2.6和语音基座模型SparkAudio 1.0,星火X2.6基于全国产算力训练,云端293-A30B支持百万token上下文,输入缓存未命中及输出价格低于DeepSeek-V4.1-Flash-1017,端侧X2.6-4B已开源。
DeepSeek 开源的推理框架 DeepInfer 经 PCIe 本机取数改造后,可在无 RDMA 网卡的 4 张 B200 上以 128k 上下文承载 1024 并发,总输出约 6.2 万 token/s。
在将 LLM 真正应用到产品的过程中,我们经常会遇到一个看似简单、却非常关键的问题:模型生成的内容,究竟有多可信?
增强模型的表达能力,可以让Transformer更灵活地读取和整合信息。Attention Residuals(AttnResidual)沿着这个方向,将注意力从token之间的信息交互扩展到网络深度,让每个子层学习选择哪些历史层输出。
稀疏注意力减少了主注意力的计算量,但负责筛选 token 的索引器仍可能成为长上下文推理的瓶颈。小红书 Dots 团队自研的 DoSA 利用分数上下界,在保持原始 Top-K 选择结果的前提下加速索引器,并在测试中提前过滤了约 97% 的候选。
就在刚刚,DeepSeek再放大招,全面开源自研推理框架DeepInfer。一个集群一天服务155万亿Token,DeepSeek V4.1 Flash高吞吐、低延迟的大规模推理,靠的就是它。
GPU集群里,请求排队和资源闲置,可能同时发生。
MiniMax 更新 MiniMax M3.1 Flash,并确认此前处理超200万亿 Token 的匿名模型 Space Bunny 为其早期版本;官方称新模型线上推理速度提升近3倍,Agent 类任务综合使用成本较前代降低70%。
宏诺伊曼由前谷歌工程师周银汉与DeepSeek研究员Bill Liu于2025年11月创立,旗下AnyInt以智能路由连接模型、智能体和工具,并在质量、价格与速度等约束下为企业匹配AI服务组合,2026年3月30日获百度战略投资。