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ChatDLM：全球首个扩散语言模型即将开源，引领AI技术新突破

据最新消息，全球首个扩散语言模型（Diffusion Language Model，DLM）ChatDLM即将开源，为全球开发者与研究者提供全新的AI工具，预计将推动生成式AI技术的进一步发展。技术亮点：高效与长上下文处理能力并存ChatDLM深度融合了块扩散（Block Diffusion）与专家混合（Mixture-of-Experts，MoE）架构，展现出卓越的性能表现。其核心技术特点包括：超高推理速度：在A100 GPU上，ChatDLM的推理速度高达2，800 tokens/秒，远超传统自回归语言模型，成为目前全球最快的语言模型之一。超长上下文窗口：支持高达131，

10.2k 17 分钟前

智谱AI启用全新域名Z.ai 并开源 32B/9B 系列 GLM 模型

智谱技术团队宣布开源32B 和9B 系列的 GLM（General Language Model）模型，并正式上线了全新的交互体验平台 Z.ai。这一系列模型包括基座模型、推理模型和沉思模型，均遵循宽松的 MIT 许可协议，为开发者提供了极大的使用和开发自由度，可免费用于商业用途和自由分发。

13.8k 2 天前

淘天推出创新对齐方法，解决视觉大模型中的幻觉问题

近年来，视觉大模型（Large Vision Language Models， LVLMs）在图像理解和跨模态任务中展现出非凡的能力，然而随之而来的 “幻觉现象” 问题也日益突出。为了应对这一挑战，淘天集团的未来生活实验室团队提出了一种名为 “令牌偏好优化”(Token Preference Optimization，简称 TPO)的新方法，并引入了一种自我校准的视觉锚定奖励机制。TPO 的最大创新在于它实现了自动化的令牌级奖励信号。这一方法能够自动识别偏好数据中的视觉锚定令牌，避免了人工细粒度标注的繁琐，同时在训练过程中为每个令

10.1k 2 天前

腾讯混元发布浮点量化训练新理论，揭示大模型训练的极限

在大模型（Large Language Model，LLM）快速发展的今天，模型的训练和推理成本日益成为研究和应用的关注焦点。最近，腾讯混元团队发布了一项重要研究，深入探讨了低比特浮点量化训练的 “Scaling Laws”，即浮点数量化训练的规模法则。此项研究的核心在于通过降低模型的精度，探索如何在不损失性能的情况下，显著降低计算和存储成本。研究团队进行了多达366组不同参数规模和精度的浮点数量化训练，系统分析了影响训练效果的多种因素，包括模型大小（N）、训练数据量(D)、指数位(E)、尾

11k 2 天前