大模型 文章 最新資訊
前Qwen負責人林俊旸創(chuàng)業(yè)，目標融資規(guī)模為數(shù)億美元
- 據(jù)The Information報道，前阿里通義千問Qwen核心負責人林俊旸正在為其新成立的AI實驗室尋求融資，目標融資規(guī)模為數(shù)億美元。高榕資本和紅杉中國正在洽談參與本輪融資，如果交易完成，這家尚處早期的新AI實驗室估值可能達到約20億美元。不過相關(guān)談判仍在進行中，最終融資金額和估值仍可能發(fā)生變化。有分析認為，此次林俊旸開啟自主創(chuàng)業(yè)，在無營收、無產(chǎn)品的情況下，純靠團隊和創(chuàng)業(yè)方向便被估值百億元，這在國內(nèi)非常罕見，反映出資本對中國AI頂尖人才的極度樂觀。公開資料顯示，林俊旸出生于1993年，碩士畢業(yè)于北京大學
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撤銷交易！禁止外資收購Manus
- 2026年4月27日，外商投資安全審查工作機制辦公室（國家發(fā)展改革委）發(fā)布《對外資收購Manus項目作出安全審查決定》。外商投資安全審查工作機制辦公室（國家發(fā)展改革委）依法依規(guī)對外資收購Manus項目作出禁止投資決定，要求當事人撤銷該收購交易。這是《外商投資安全審查辦法》2020年實施以來，首個被公開叫停的AI領域外資收購案。從國際比較視角來看，世界主要經(jīng)濟體近年來均在強化對外資并購關(guān)鍵技術(shù)和敏感領域的國家安全審查力度，包括美國的CFIUS審查機制、歐盟的外國補貼審查制度等。中國在此案中的審查實踐，既反映
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Day-0支持｜摩爾線程率先完成MiniMax M2.7大模型適配
- 4月12日，摩爾線程旗艦級AI訓推一體全功能GPU MTT S5000已完成對新一代大模型MiniMax M2.7的Day-0極速適配，再次驗證了國產(chǎn)全功能GPU對前沿AI大模型的快速響應與穩(wěn)定支撐能力。MiniMax M2.7是業(yè)界首個具備深度自我進化能力的大模型，能夠自主構(gòu)建Agent Harness，通過Agent Teams協(xié)作、復雜Skills調(diào)用及Tool Search Tool等能力完成復雜生產(chǎn)力任務，甚至深度參與自身迭代。在軟件工程領域，M2.7支持端到端完整項目交付、日志分析排障、代碼安
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把大模型刻進芯片，可行嗎？
- 最近一家叫 Taalas 的芯片公司橫空出世，引發(fā)行業(yè)關(guān)注。2023 年成立的多倫多初創(chuàng)公司 Taalas，由芯片行業(yè)資深人士 Ljubisa Bajic 等人創(chuàng)立，其憑借一款 HC1 芯片攪動了 AI 硬件市場的格局。這家公司跳出了傳統(tǒng) AI 硬件的設計思路，將 AI 大模型的權(quán)重直接蝕刻到芯片的金屬互連層中，實現(xiàn)了極致的存算合一，讓芯片的推理速度達到 17000 tokens/秒，遠超英偉達 H200 的約 230 tokens/秒、B200 的約 2
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BOE（京東方）藍鯨顯示大模型上線行業(yè)最強問答系統(tǒng)
- 2026年?2月24?日，BOE（京東方）正式發(fā)布基于京東方藍鯨顯示大模型的BOE AI問答系統(tǒng)，顯示行業(yè)內(nèi)率先面向企業(yè)全員開放應用，以多項技術(shù)領先優(yōu)勢，樹立企業(yè)級AI創(chuàng)新應用新標桿，標志著BOE（京東方）以AI賦能開啟了智能驅(qū)動運營的新范式。依托京東方藍鯨顯示大模型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、高性能智算平臺及全鏈路AI安全體系，BOE AI問答系統(tǒng)深度融合產(chǎn)業(yè)知識與企業(yè)運營場景，打造真正懂產(chǎn)業(yè)、懂業(yè)務、懂安全的“企業(yè)AI大腦”，讓AI從通用工具進化為貼身智能助手，推動“人工智能+”戰(zhàn)略在實體產(chǎn)業(yè)
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“小顯存，大模型”國數(shù)集聯(lián)解讀如何降低AI普惠門檻
- 實的問題擺在中小企業(yè)面前：如何在有限預算內(nèi)，安全、高效地本地化運行這些模型？國數(shù)集聯(lián)嘗試從“運力”的角度給出方案——用更經(jīng)濟的DDR內(nèi)存和CXL互聯(lián)技術(shù)，緩解對昂貴顯存的依賴，讓“小顯存”也能跑起“大模型”。一、行業(yè)背景：大模型與中小企業(yè)之間的“顯存墻”當前，大模型的參數(shù)規(guī)模已從千億向萬億邁進，而單張GPU的顯存容量卻受物理工藝、成本限制，增長相對緩慢。如果要完整容納一個DeepSeek 671B（FP8需約700GB）或Qwen3 235B（FP8需約280GB），仍需多卡并行、顯存疊加的方式實現(xiàn)，這直
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Day0首發(fā)！海光DCU高效支持智譜GLM-5大模型
- 2月11日，智譜AI正式上線并開源GLM-5。海光DCU同步完成對GLM-5的Day0適配與聯(lián)合優(yōu)化，依托自研AI軟件棧與開放生態(tài)能力，率先為全球開發(fā)者、企業(yè)用戶提供即取即用的部署方案，助力GLM-5核心能力快速落地。GLM-5在Coding與Agent能力上取得開源SOTA表現(xiàn)，在真實編程場景的使用體感逼近Claude Opus 4.5，擅長復雜系統(tǒng)工程與長程Agent任務：參數(shù)規(guī)模從355B（激活32B）擴展至744B（激活40B），預訓練數(shù)據(jù)從23T提升至28.5T，大幅提升通用智能水平；構(gòu)建全新“
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中國加碼AI競賽：阿里最新千問模型逼近美國對手，月之暗面持續(xù)突破
- 在DeepSeek震撼全球AI行業(yè)近一年后，中國大模型開發(fā)者正加速推出新一代模型。據(jù)《南華早報》報道，阿里巴巴和月之暗面（Moonshot AI）近日均發(fā)布了全新旗艦AI模型，進一步縮小與OpenAI、Google DeepMind等美國領先企業(yè)的差距。報道稱，阿里巴巴稱其Qwen3-Max-Thinking為“迄今最強模型”，而月之暗面則宣稱Kimi K2.5是“全球最強大的開源模型”。阿里千問3系列推萬億參數(shù)旗艦模型阿里云近期發(fā)布了迄今為止規(guī)模最大的模型——Qwen3-Max-Thinking，強調(diào)其
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大模型雙雄之爭：AI教父押谷歌會贏得最終勝利
- 谷歌憑借Gemini 3和TPU正在帶動市占與用戶活躍度快速提升。而在谷歌與OpenAI的雙雄之爭中，「AI教父」辛頓（Geoffrey Hinton）押谷歌會贏，“谷歌已經(jīng)開始超越OpenAI了”。他還表示，“我覺得更讓人意外的是，谷歌居然花了這么久才超越OpenAI”。實際上，谷歌發(fā)明了Transformer，也比其他公司更早擁有自己的大型聊天機器人。不過，辛頓表示當微軟2016年發(fā)布的「Tay」因發(fā)表極具種族歧視的推文而迅速下線后，谷歌開始變得格外謹慎，擔心類似的事情會毀了品牌聲譽。谷歌剛發(fā)布的Ge
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中國開源AI模型下載量首超美國，DeepSeek再出手
- 近日，一份來自麻省理工學院（MIT）與開源社區(qū)Hugging Face的聯(lián)合報告顯示：在剛剛過去的一年里，中國研發(fā)的開源人工智能模型在全球下載量中的占比達到了17.1%，歷史上首次超越了美國的15.8%。圖（來源：Financial Times） | 每周開發(fā)者下載份額，紅色及粉色區(qū)域為中國AI模型這項研究表明，在開放模型這一關(guān)鍵領域，中國企業(yè)正以其開源策略對美國公司過去主要依賴閉源模型所建立的競爭優(yōu)勢，已經(jīng)構(gòu)成了不可忽視的挑戰(zhàn)。DeepSeek和阿里巴巴的Qwen等中國模型，正憑借其獨特的開發(fā)與推廣模式
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DeepSeek低調(diào)發(fā)布3.2版本：曾經(jīng)的頂流大模型，如今熱度減退了？
- 前不久，DeepSeek 悄悄更新了全新的V3.1 版本，這次更新全無公告，只在微信群里做了通知，既沒有官方預告，也未同步發(fā)布基準測試榜單，僅以“v3.1+”這樣保守的命名悄然上線。不得不說，DeepSeek 的低調(diào)更新方式，使其在大模型領域也就此一家了。與之形成鮮明對比的是，R1 在大多數(shù)人的心目中排名前五，與開啟時代的GPT4 等模型并列，其在全球范圍內(nèi)的影響力不容小覷。DeepSeek的低調(diào)更新，或許是一種策略，避免過度曝光帶來的負面影響，但同時也導致了部分網(wǎng)友的“過山車式”的誤解。年初DeepSe
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OpenAI再度回歸“開放”賽道，一場精心布局的陽謀
- 8月6日凌晨（美東時間8月5日），OpenAI發(fā)布了兩款免費試用的開放權(quán)重語言模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，同時放出的34頁技術(shù)報告顯示模型采用了最先進的預訓練和后訓練技術(shù)，但沒有提供用于訓練模型的數(shù)據(jù)。OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官山姆·奧特曼（Sam Altman）在社交媒體表示：“gpt-oss是一個重大突破，這是最先進的開放權(quán)重推理模型，具有與o4-mini相當?shù)膹姶蟋F(xiàn)實世界性能，可以在你自己的電腦（或手機的較小版本）上本地運行。我們相信這是世界上最好、最實用的開放模型
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知合計算黃怡皓：基于RISC-V架構(gòu)的大模型技術(shù)創(chuàng)新與應用
- 7月18日，第五屆RISC-V中國峰會在上海進入分論壇環(huán)節(jié)。作為未來電子產(chǎn)業(yè)最龐大的應用范疇之一，人工智能是不可回避的話題。人工智能的飛速發(fā)展，正以年均超過100%的算力需求增長驅(qū)動底層架構(gòu)的革新，“開放、靈活、可定制”的RISC-V已成為構(gòu)建自主AI算力基石的戰(zhàn)略支點。人工智能分論壇邀請各方企業(yè)探討RISC-V架構(gòu)如何利用其開源、開放、可擴展的特性，實現(xiàn)AI計算架構(gòu)的革新，以及RISC-V架構(gòu)在AI軟硬件的最新進展和應用落地情況。 知合計算解決方案總監(jiān)黃怡皓分享了他們在基于RISC-V架構(gòu)的大
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TRI：預訓練的大型行為模型加速機器人學習
- 兩臺協(xié)作機器人使用從微調(diào)的大型行為模型（LBMs）中獲得的自主評估部署來執(zhí)行長時程行為，例如安裝自行車轉(zhuǎn)盤。| 來源：豐田研究院豐田研究院（TRI）本周發(fā)布了其關(guān)于大型行為模型（LBMs）的研究結(jié)果，這些模型可用于訓練通用機器人。該研究顯示，單個 LBM 可以學習數(shù)百個任務，并利用先驗知識以 80%更少的訓練數(shù)據(jù)獲取新技能。LBMs 在大型、多樣化的操作數(shù)據(jù)集上進行預訓練。盡管它們越來越受歡迎，但機器人社區(qū)對 LBMs 實際上能提供什么仍然知之甚少。TRI 的工作旨在通過這項研究揭示算法和數(shù)據(jù)集設計方面的
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歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對大模型的理解，并與今后在此搜索大模型的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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