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伦敦无障碍出行服务公司Transreport荣获2025年度英国"国王企业奖"创新类奖项。该公司由华人创业者沈星杰2015年创立,通过移动App和后台系统为残障人士提供一键预约高铁、机场等场所的照护服务。其创新技术已支持超700万次援助请求,拥有全球100万用户。目前正拓展日本、中东市场,与阪急集团合作将于2025年在日本推出服务。该奖项由英国国王亲自颁发,表彰其在推动交通系统现代化和无障碍出行领域的突出贡献。
6月20日,华为发布盘古大模型5.5,五大基础模型全面升级。该模型采用业界首创的Triplet+Transformer统一预训练架构,能跨行业处理表格数据、时间序列数据和图片数据,显著提升预测精度和泛化能力。已在水泥、钢铁、电解铝、供热等多个工业场景落地应用:海螺水泥实现熟料强度预测,宝武钢铁高炉出铁温度合格率超90%,云南铝业年省电2600万度,天津供热能耗降低10%。模型聚焦工业领域,通过工艺优化和系统寻优,助力企业降本增效,推动行业智能化转型。
欧洲AI公司Mistral发布多模态新模型Mistral Medium 3,主打编程和多模态理解能力,性能达Claude 3.7的90%但成本仅1/8(输入0.4美元/百万token)。该模型在编程和STEM任务表现突出,支持企业级定制部署,已上线多个云平台。同时推出企业聊天机器人服务Le Chat Enterprise,集成第三方工具。尽管因未开源权重引发争议,其高性价比仍获业界关注。公司透露正在开发更大规模模型。
今天,联发科发布一款旗舰芯片KompanioUltra910,专为ChromebookPlus笔记本电脑打造,是迄今为止性能最高的Chromebook芯片。KompanioUltra910基于台积电3nm工艺制程制造,采用了134”三丛全大核心设计,共计8个核心。联发科表示,无论是多任务处理、创建内容、玩光线追踪游戏和流媒体是享受身临其境的多媒体,KompanioUltra910都能承担最具挑战性的任务,确保无与伦比的结果,为ChromeOS用户提供优秀的使用体验。
在过去的一两年中,Transformer架构不断面临来自新兴架构的挑战。在众多非Transformer架构中,Mamba无疑是声量较大且后续发展较好的一个。通过合理的设计,Transformer强大的性能可以与Mamba在长上下文和效率上的优势整合到一起,为大型语言模型和大型多模态模型带来新的可能性。
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、腾讯混元推出5个开源3D模型:30秒生成,兼容多平台腾讯混元宣布推出五个全新开源3D生成模型,基于Hunyuan3D-2.0,具备更快的生成速度和更丰富的细节。通过精细的训练过程,OLMo232B在多项基准测试中超越了GPT-3.5Turbo和GPT-4omini,展现出卓越的性能和更高的训练效率。
据报道,字节跳动豆包大模型Foundation团队近日宣布了一项重要创新成果UltraMem稀疏模型架构。这一架构通过将计算和参数解耦,在保证模型效果的同时,有效解决了推理过程中的访存问题,为人工智能领域带来了新的突破。这一突破为构建规模达到数十亿value或expert的模型铺平了道路,预示着人工智能领域将迎来更加高效、经济的新发展模式。
摘要:Corning®Gorilla®Armor2重新定义耐用性标准,为三星GalaxyS25Ultra提供卓越的显示清晰度2025年1月23日,三星电子与康宁公司宣布,三星GalaxyS25Ultra采用行业首款兼具抗刮擦和抗反射性能的玻璃陶瓷盖板材料Corning®Gorilla®Armor2。此次创新材料的应用,不仅让三星GalaxyS25Ultra的显示屏实现了突破性升级,更为移动显示技术书写了崭新的篇章。注解:1.Corning®Gorilla®Armor2的性能声明基于康宁的内部实验室测试,可能与三星GalaxyS25Ultra采用的GorillaArmor2性能不完全相同。
“MoE”加上“前所未有大规模投入生产环境的LightningAttention”,再加上“从框架到CUDA层面的如软件和工程重构”,会得到什么?一个追平了顶级模型能力、且把上下文长度提升到400万token级别的新模型。这显然是巨大的野心,但在如今人们都在关注大模型接下来往哪儿走的时候,非常需要这样的野心,非常需要一个或者更多个“Transformer时刻”——在一个自己相信的路线上做到极致,把看似所有人都知道的配方,最终兑现出来,展示给技术社区里的人们,让它变成某个决定性的时刻,给AI的前进再添把火。
今天凌晨3点,全球社交巨头Meta分享了一个创新研究——Memorylayers。Transformer架构的预训练大模型在存储、查询数据时,随着参数的变大对算力的需求呈指数级增长。这样的设计既简化了维护流程,又提高了系统的灵活性和适应性。