只用一张卡，做出了声称是100M参数以内最好的小模型？
只用一张卡，做出了声称是100M参数以内最好的小模型？近日，独立开发者 Harshal Singh 公布了一个仅有 3500 万参数的基础语言模型 BarunLM，并声称：「我预训练了世界上参数量小于 100M 的最好模型」。
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8726 点击 2026-08-02 13:45
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近日，独立开发者 Harshal Singh 公布了一个仅有 3500 万参数的基础语言模型 BarunLM，并声称：「我预训练了世界上参数量小于 100M 的最好模型」。
来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection（GPS）。GPS 的做法很直接：先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model（PPM），让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度；再根据难度和 batch 多样性选择训练样本，从而减少无效 rollout。
一位个人开发者，竟然在一众大厂中，杀进了抱抱脸Models Trending榜的前排？！突然出现了一个个人账号：yuxinlu1。再一看下载量——最新数据已高达20.7万和53.6万。好家伙，这是什么神仙模型来了？
最近几天，一个 3B 的小模型在 X 上火了，因为在一些难度可验证的推理任务上（比如编程），它进入了 Gemini 3 Pro、GPT-5 high、Claude Opus 4.5、GLM-5、Kimi K2.5 等前沿模型的性能区间，而它的体积远小于这些模型。
大模型再强，也读不懂你公司那一柜子的合同、发票和扫描件。在"纸张世界"和"LLM世界"之间，缺一座桥——而百度开源的 PaddleOCR，可能就是当下最稳的那座。
就在刚刚，Siri借谷歌的1.2万亿参数Gemini「重生」了！在今夜的苹果WWDC 2026上，Siri彻底迎来新生。结合设备端小模型，苹果打造了混合智能架构，让Siri在各个APP之间无缝穿梭。
你有没有过这样的经历：把聊天记录、用户反馈或内部文档丢给大模型时，总担心里面夹杂着真实姓名、手机号、邮箱甚至 API key，最后只能手动一条条删？或者团队在处理海量数据时，规则写的正则永远漏掉那些“藏在句子里的隐私”。
我最近当 AI 班狗刷抖音，一周里被同一个项目推流了三次。项目叫 MiniMind。打开 GitHub，50.4K stars，持续上涨种。这个项目大致就是：几块钱，几个小时，从 0 开始训练一个几十 MB 的小模型。
jina-embeddings-v5-omni正式发布，我们把 v5-text 向量模型的能力延伸到图像、音频和视频。文本侧不变，v5-omni 产出的文本向量与 v5-text逐字节一致，无需重建任何已有索引。
您有没有想过：在代码Agent里，执行终端命令、跑测试、读报错、总结日志这种任务，用Claude Opus、Claude Sonnet、GPT-5.3-Codex这类昂贵Token的大模型来执行，是不是有点浪费？一定要这么做吗？