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2026-10-19 talkingdev

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布:KV缓存占用仅890字节/Token,性能反超DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek在Hugging Face上发布了DeepSeek-V4.1-Flash-1017。该模型在推理、编码、智能体任务和视觉基准上带来显著提升,同时减少任务执行时间和输出长度,在多个智能体框架中推动性能-成本帕累托前沿前移。技术层面...

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2026-10-16 talkingdev

Meta发布Muse Spark Open:迄今最强美国开放权重模型,可本地部署于M5 Ultra Mac Studio

Meta研究团队正式发布Muse Spark Open,这是一款总参数量达816B、活跃参数为42B的多模态开放权重模型,上下文窗口高达1M token。官方称其为迄今能力最强的美国开放权重模型,主要面向代码生成和长周期智能体任务。该...

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2026-09-23 talkingdev

论文推荐|固定GPU内存搞定大规模MoE长上下文训练:1M上下文吞吐最高提升10.4倍

一项针对大规模混合专家(MoE)模型长上下文训练内存瓶颈的研究提出四项调度技术,目标是同时约束所有内存峰值,而非仅降低平均占用。研究指出,长上下文或大batch下,任一组件的峰值分配超过设备内存就会失败,因此...

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2026-09-09 talkingdev

Magic 预训练效率提升超10倍,剑指万亿参数模型

AI 初创公司 Magic 发布预训练研究更新,称其预训练方案的计算效率已比主流开源权重基础模型提升超过 10 倍,并正将规模扩展至万亿参数级别。团队认为,在缺乏大规模算力的情况下,小型实验室只能依靠算法效率参与竞...

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2026-08-21 talkingdev

PagedAttention:用虚拟内存破解KV缓存碎片化,大模型GPU并发推理提升2-4倍

在大模型自回归推理过程中,KV缓存用于保存每个请求的注意力键值对,避免每一步解码都重新计算。但随着序列长度增加,KV缓存会线性膨胀,长上下文场景下甚至会消耗比模型权重更多的GPU显存,成为稀缺资源。更严重的...

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2026-08-17 talkingdev

阿里Qwen 3.8 27B发布:17GB开源通用模型实现长上下文、工具调用、视觉与代码生成突破

近日,阿里巴巴Qwen研究实验室正式发布Qwen 3.8 27B,这是一款采用Apache 2.0许可的270亿参数开源大语言模型,开放权重约17GB。据知名开发者Simon Willison介绍,该模型在中等参数规模下集成了长上下文处理、高效工...

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2026-08-07 talkingdev

字节跳动被曝预训练10万亿参数超大模型,规模达Kimi K3的三倍,刷新行业纪录

据《金融时报》援引知情人士消息,TikTok母公司字节跳动正在预训练一个参数量高达10万亿的超大规模人工智能模型。这一数字大约是月之暗面Kimi K3模型参数量的三倍,也超过了Anthropic传闻中Mythos 5约8万亿参数的预...

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2026-08-05 talkingdev

论文推荐|DiffusionGemma:基于离散扩散的超高速语言模型,单卡H100每秒生成1500 Token

来自Google的研究团队发布了DiffusionGemma技术报告,提出了一种实验性的开源权重语言模型,通过离散扩散生成文本,速度远超传统自回归模型。DiffusionGemma并未从零训练,而是在专家混合架构Gemma 4(激活参数38亿...

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