Ollama 預告接入 Reflection AI 新開源模型
Ollama 官方帳號表示期待 Reflection AI 的新開源模型,並稱將有更多美國模型進入 Ollama。該帖未給出模型名稱、引數規模、發布時間與具體接入方式。
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Ollama 官方帳號表示期待 Reflection AI 的新開源模型,並稱將有更多美國模型進入 Ollama。該帖未給出模型名稱、引數規模、發布時間與具體接入方式。
美國初創公司 Reflection AI 發布首個前沿開源權重模型 Beam,稱其在高階推理基準上以更低推理成本對標中國領先開源模型。Beam 是純文字混合專家模型,總引數 5010 億、啟用 230 億,預訓練用了 23.8 萬億 token,上下文視窗 100 萬 token;對比 Z.ai 的 GLM-5.2 總引數約 7440 億、啟用 400 億。
Reflection 發布首個開放權重模型 Beam:稀疏 MoE,總引數 501B、啟用 23B,面向程式設計、推理與 agentic 負載。預訓練使用 23.8 萬億 token,RL 階段動用 10.5K 塊 NVIDIA GB300 訓練 4 周、生成超 1 億條 rollout、約 13 億個沙箱,官方稱是開放實驗室中規模最大的 RL 訓練之一。評測中其與 GLM 5.2 相當但推理算力少 3–4 倍,接近 Qwen 3.8-Max,原始能力仍落後 Kimi K3;
Google DeepMind 發布一期播客,討論 AI 生成內容日益逼真後如何驗證內容來自人類、機器還是自然。節目介紹內容溯源的作用,並講解不可感知水印如何保護數字媒體與生物設計,時間軸涵蓋水印概念、SynthID、影像與影片、SynthID Bio 及未來韌性等章節。
Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI(遞迴自我改進)論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料:AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%,Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。