全球最快的开源大模型来了——速度达到了每秒2000个tokens！ 虽然只有320亿参数（32B），吞吐量却是超过典型GPU部署的10倍以上的那种。它就是由阿联酋的穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）和初创公司G42 AI合作推出的K2 Think。
刚刚，百度深度思考模型升级上线了！
今天发布的是文心大模型 X1.1 深度思考模型，它是百度在 4 月份发布的旗舰模型 X1 的升级版，发布即上线，所有人都可以免费体验。同时该模型通过百度智能云千帆平台向企业客户与开发者开放使用。
一般人准确率89.1%，AI最好只有13.3%。在新视觉基准ClockBench上，读模拟时钟这道「小学题」，把11个大模型难住了。为什么AI还是读不准表？是测试有问题还是AI真不行？
几十G的大模型，怎么可能塞进一台手机？YouTube却做到了：在 Shorts 相机里，AI能实时「重绘」你的脸，让你一秒变身僵尸、卡通人物，甚至瞬间拥有水光肌，效果自然到分不清真假。
在大模型的竞赛中，参数规模往往被视为性能的决定性因素。但近期，Liquid AI 的研究团队提出了一个不同寻常的案例：一个仅有 3.5 亿参数的模型，经过微调后，竟能在中短上下文的实时日语英语翻译任务上，与 GPT-4o 竞争。
过去几年，大语言模型（LLM）的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习（Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT）：输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型，但局限也日益明显：缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
SpikingBrain借鉴大脑信息处理机制，具有线性/近线性复杂度，在超长序列上具有显著速度优势，在GPU上1M长度下TTFT 速度相比主流大模型提升26.5x， 4M长度下保守估计速度提升超过100x；
继π0后，具身智能基座模型在中国也终于迎来了真正的开源—— 刚刚，WALL-OSS宣布正式开源！在多项指标中，它还超越了π0。如果你是搞具身的开发者，了解它的基本资料，你就一定不会想错过它：
在多模态大模型的基座上，视觉 - 语言 - 动作（Visual-Language-Action, VLA）模型使用大量机器人操作数据进行预训练，有望实现通用的具身操作能力。
