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Hugging Face blog● 精選AI 評分78

用 ML Intern 幾天做出 6 個模型,9B 改寫器壓到 0.8B

Hugging Face 的 yuvraj sharma 用 HuggingChat 裡的 ML Intern agent,幾天內做出 6 個公開模型,其中把 Qwen-Image 2.1 自帶的 9B 提示改寫器蒸餾成 0.8B 版本,可在 CPU 執行,輸出有效率 99.7%,token 消耗約為教師模型的四分之一。該專案含 9B 模型標註 8,797 條樣本,算力成本 16 美元。

Latent Space● 精選AI 評分65

Standard Bots 完成 2 億美元 C 輪,感知模型在工廠本地推理

美國 AI 工業機器人公司 Standard Bots 完成 2 億美元 C 輪融資,估值 10 億美元,由 General Catalyst 與 RoboStrategy 領投,客戶包括 NASA、亞馬遜與洛克希德·馬丁。其機械臂用於上下料、焊接與裝配,採用共享基座模型加客戶演示微調,最大模型僅數十億引數;上下料的零樣本感知骨幹用超過 10 億張影像訓練,負責識別零件,運動與單元邏輯仍由傳統程式設計處理。

X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分80

@GoogleDeepMind: At 740M parameters, it’s competitive across benchmarks – even outperforming some specialist models …

Google DeepMind 推出 EmbeddingGemma 2 嵌入模型,740M 引數在多項基準上具備競爭力,甚至超過部分引數量兩倍以上的專用模型。模型以 Apache 2.0 許可發布,權重已上線 Hugging Face 與 Kaggle。開發者可用它為應用加入多模態檢索,例如用語音備忘錄定位影片片段,也可與 Gemma 4 搭配實現端側私有 RAG。