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。
用模型学习模型，为企业主生产更容易被AI推荐的营销内容。
苹果在 Hugging Face上放大招了！这次直接甩出两条多模态主线：FastVLM主打「快」，字幕能做到秒回；MobileCLIP2主打「轻」，在 iPhone 上也能起飞。更妙的是，模型和Demo已经全开放，Safari网页就能体验。大模型，真·跑上手机了。
让大模型破译从未见过的甲骨文，准确率拿下新SOTA！
为了降低大模型预训练成本，最近两年，出现了很多新的优化器，声称能相比较AdamW，将预训练加速1.4×到2×。但斯坦福的一项研究，指出不仅新优化器的加速低于宣称值，而且会随模型规模的增大而减弱，该研究证实了严格基准评测的必要性。
机器人终于不用散装大脑了！ 字节Seed一个模型就能搞定机器人推理、任务规划和自然语言交互。
模型训练重点在于数据的数量与质量？其实还有一个关键因素—— 数据的出场顺序。
能看懂视频并进行跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，快手开源了。
