TransformerPrime
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一键解决无障碍出行，华人创立的Transreport拿到了英国“国王企业奖”
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。
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华为云盘古预测大模型首创 Triplet Transformer 统一预训练架构
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。
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荐 1/8成本比肩Claude 3.7，Mistral Medium 3来了
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。
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现货黄金突破 3200 美元/盎司，Plume 携手 Matrixdock 革新黄金资产投资组合
4月10日，Plume，首个专为现实世界资产融资打造的全集成区块链及生态系统，宣布与Matrixdock达成合作并引入其黄金代币XAUm。Matrixdock是亚洲首个推出代币化短期国债的公司，由全球领先的一站式加密金融服务平台Matrixport创立。这将使Plume用户能够利用抗通胀资产类别来分散投资组合。
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AMD两款Z2系列掌机CPU新品蓄势待发！包含“AI优化”Z2 AI Extreme
最新爆料显示，继今年1月在CES2025上发布三款面向掌机市场的Z2处理器后，AMD计划再推出两款新型号Z2A和AIZ2Extreme。从命名可以看出，AIZ2Extreme将是专注于AI性能的掌机处理器，预计将配备XDNA2神经处理单元，能够提供更强大的AI加速功能。它预计会配备8核Zen4架构CPU和12核RDNA3架构GPU，能够满足大多数掌机用户的基本需求。
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联发科发布Kompanio Ultra 910芯片：台积电3nm工艺制造 专为Chromebook Plus打造
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。
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荐 腾讯混元、英伟达都发混合架构模型，Mamba-Transformer要崛起吗？
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。
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字节豆包团队推出稀疏模型架构UltraMem：推理成本可降83%
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。
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荐 激进架构，400万上下文，彻底开源：MiniMax-01有点“Transformer时刻”的味道了
“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。
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荐 突破算力限制！Meta开源“记忆层”，重塑Transformer架构大模型
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。
