澎湃新闻-10%公司
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Rainier
1天前
中国的做法，其实让市场竞争变得更加激烈。 一个产品的利润，往往来自几个部分——软件，以及硬件的租赁。在过去，美国的科技公司利润主要来自软件，硬件租赁只是小头。而从边际成本来看，软件的成本要低得多。软件靠什么赚钱？靠算法和工程实现。 比如，OpenAI 是最早发现通过强化学习（RL，比如 GPRO）可以产生“涌现”现象的公司，然后他们悄悄地把这一技术用于自家产品。从商业角度看，这是完全合理的做法
sitin
月之暗面把 Kimi Linear 开源了！ 这东西是专门用来处理超长文本的。 简单说几个数据： KV 缓存降了 75%，处理百万字的文本时，解码速度能快 6 倍多。 技术上用了个 3:1 的混合设计， 就是 3 个线性注意力层配 1 个全注意力层。 核心模块叫 KDA，能让模型自己判断该记住什么、该忘掉什么。 测试下来，在长文本生成、代码理解、数学推理这些场景， 表现确实比传统的全注意力
AIGCLINK
美团刚刚开源了一款低延迟全模态大模型：LongCat-Flash-Omni，128K上下文+支持超8分钟实时音视频交互 能听能看能说，毫秒级延迟，可以拿来搭建实时语音助手、直播弹幕机器人、音视频质检等 在OmniBench上超Gemini-2.5-Flash、Qwen3-Omni，接近Gemini 2.5 Pro；在MMBench与Gemini、GPT-4o、Qwen-VL相当；MVBench
Gorden Sun
2天前
ChronoEdit-14B：英伟达开源的图片编辑模型 类似Nano Banana，但是效果差一些，人物一致性保持的还可以，但是语义理解不太行，比Kontext Dev强一些。 模型：
LLM训练手册 HuggingFace分享了他们训练SmolLM3-3B的详细操作步骤，200多页的文档。 地址：
