今天上午，小米发布了其首个开源推理大模型-Xiaomi MiMo。通过 25 T 预训练 + MTP 加速 + 规则化 RL + Seamless Rollout，让 7 B 参数的 MiMo-7B 在数理推理和代码生成上赶超 30 B-32 B 大模型，并完整 MIT 开源全系列与工程链，给端-云一体 AI 落地提供了“以小博大”的新范例。
在线平面设计平台Freepik 于周二发布了一款新型“开放”AI 图像模型，该公司称该模型仅基于商业授权、“适合工作环境”的图片进行训练。
随着大语言模型 (LLM) 技术的迅猛发展，基于 LLM 的智能智能体在客户服务、内容创作、数据分析甚至医疗辅助等多个行业领域得到广泛应用。
在以 transformer 模型为基础的大模型中，键值缓存虽然用以存代算的思想显著加速了推理速度，但在长上下文场景中成为了存储瓶颈。为此，本文的研究者提出了 MILLION，一种基于乘积量化的键值缓存压缩和推理加速设计。
在无数科幻电影中，增强现实（AR）通过在人们的眼前叠加动画、文字、图形等可视化信息，让人获得适时的、超越自身感知能力的信息。
AI能像人类一样不断从经验中学习、进化，而不仅仅依赖于人工标注的数据？测试时强化学习(TTRL)与记忆系统的结合正在开启这一全新可能！
新的亿级大规模图文对数据集来了，CLIP达成新SOTA！
随着人工智能技术迅猛发展，大模型（如GPT-4、文心一言等）正逐步渗透至社会生活的各个领域，从医疗、教育到金融、政务，其影响力与日俱增。
多模态大模型（MLLMs）在视觉理解与推理等领域取得了显著成就。然而，随着解码（decoding）阶段不断生成新的 token，推理过程的计算复杂度和 GPU 显存占用逐渐增加，这导致了多模态大模型推理效率的降低。
尽管LLM看似能够进行流畅推理和问题解答，但它们背后的思维链其实只是复杂的统计模式匹配，而非真正的推理能力。AI模型仅仅通过海量数据和经验法则来生成响应，而不是通过深刻的世界模型和逻辑推理来做决策。
