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ChatDLM：全球首個擴散語言模型即將開源，引領AI技術新突破

據最新消息，全球首個擴散語言模型（Diffusion Language Model，DLM）ChatDLM即將開源，爲全球開發者與研究者提供全新的AI工具，預計將推動生成式AI技術的進一步發展。技術亮點：高效與長上下文處理能力並存ChatDLM深度融合了塊擴散（Block Diffusion）與專家混合（Mixture-of-Experts，MoE）架構，展現出卓越的性能表現。其核心技術特點包括：超高推理速度：在A100 GPU上，ChatDLM的推理速度高達2，800 tokens/秒，遠超傳統自迴歸語言模型，成爲目前全球最快的語言模型之一。超長上下文窗口：支持高達131，

10.2k 17 分鐘前

智譜AI啓用全新域名Z.ai 並開源 32B/9B 系列 GLM 模型

智譜技術團隊宣佈開源32B 和9B 系列的 GLM（General Language Model）模型，並正式上線了全新的交互體驗平臺 Z.ai。這一系列模型包括基座模型、推理模型和沉思模型，均遵循寬鬆的 MIT 許可協議，爲開發者提供了極大的使用和開發自由度，可免費用於商業用途和自由分發。

13.8k 2 天前

淘天推出創新對齊方法，解決視覺大模型中的幻覺問題

近年來，視覺大模型（Large Vision Language Models， LVLMs）在圖像理解和跨模態任務中展現出非凡的能力，然而隨之而來的 “幻覺現象” 問題也日益突出。爲了應對這一挑戰，淘天集團的未來生活實驗室團隊提出了一種名爲 “令牌偏好優化”(Token Preference Optimization，簡稱 TPO)的新方法，並引入了一種自我校準的視覺錨定獎勵機制。TPO 的最大創新在於它實現了自動化的令牌級獎勵信號。這一方法能夠自動識別偏好數據中的視覺錨定令牌，避免了人工細粒度標註的繁瑣，同時在訓練過程中爲每個令

10.1k 2 天前

騰訊混元發佈浮點量化訓練新理論，揭示大模型訓練的極限

在大模型（Large Language Model，LLM）快速發展的今天，模型的訓練和推理成本日益成爲研究和應用的關注焦點。最近，騰訊混元團隊發佈了一項重要研究，深入探討了低比特浮點量化訓練的 “Scaling Laws”，即浮點數量化訓練的規模法則。此項研究的核心在於通過降低模型的精度，探索如何在不損失性能的情況下，顯著降低計算和存儲成本。研究團隊進行了多達366組不同參數規模和精度的浮點數量化訓練，系統分析了影響訓練效果的多種因素，包括模型大小（N）、訓練數據量(D)、指數位(E)、尾

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