百川M1专注医疗的大语言模型系列
百川M1是专为医疗领域打造的大型语言模型系列，基于20万亿token数据训练，旨在提升模型在医疗方面的能力，弥补通用模型在专业领域的不足，为医疗保健行业带来AI驱动的革新。
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当前人工智能模型对世界历史的掌握不足
一项研究表明，当前的人工智能模型在理解世界历史方面存在显著缺陷，准确率仅为46%。这引发了人们对人工智能在知识理解和推理能力方面的担忧，并促使我们重新审视其在教育、研究等领域的应用前景。
扩散模型推理扩展新范式
本文探讨了在扩散模型推理过程中进行扩展的新范式，通过增加计算资源和优化采样噪声，显著提高了生成样本的质量。研究引入了验证器和算法两个核心组件，并探索了随机搜索、零阶搜索和路径搜索等算法，以优化采样过程。此外，该研究还考察了文本到图像生成任务中搜索框架的扩展能力，以及不同验证器和算法组合对生成质量的影响。结果表明，在推理时进行扩展可以有效地提升扩散模型的性能，并且在较小的模型上进行搜索可以取得与大型模型相媲美的效果。
阶跃新型注意力机制：KV缓存消耗降93.7% 性能不减反增
阶跃星辰与清华大学等机构联合发布多矩阵分解注意力（MFA）机制，显著降低大语言模型推理成本，KV缓存使用量减少高达93.7%，同时保持甚至超越传统MHA性能。MFA易于实现，对超参数不敏感，兼容多种位置编码，为大模型高效推理提供了新方案。
ESM3蛋白质研究突破'免费API获Yann LeCun认可'
Evolutionaryscale的ESM3模型是蛋白质研究的重大突破，拥有980亿参数，能模拟5万亿年的自然进化。现在，ESM3免费开放API，并获得Yann LeCun的认可，它在理解和生成蛋白质方面具有巨大潜力，尤其是在医疗领域。
Qwen拥抱FLock：中心化与去中心化的融合
Qwen与去中心化AI平台FLock合作，探索中心化和去中心化AI的融合，解决数据隐私和所有权问题，并推动AI技术的创新和普及。