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11月5日,百度正式开源全新基座模型文心5.5Flash Base,在知识、推理、数学、代码、多语言和长上下文等多项基准测试中刷新同尺寸模型SOTA表现,超越DeepSeek-V4-Flash-Base、Hy3-preview-Base等同类模型。
该模型采用MoE架构,总参数量达2800亿,激活参数140亿,使用33.5万亿Token完成预训练,预训练上下文长度最高达128K,微调与推理阶段支持最长100万Token上下文。
围绕效率主线,文心5.5Flash Base在系统层进行多项算法创新。注意力机制上引入Latent-Gated Sparse Attention,组合HCA与MLA压缩历史信息并细粒度访问历史位置,利用低秩门控注意力使门控投影权重参数减少75%,同时通过虚拟头注意力提升表达力。
专家路由上采用Multi-Router Latent MoE,以多独立路由器改善专家选择效用。在训练目标上引入ECHO,复用主干最后一层学习预测后续Token,免去额外MTP模块。大模型基建方面,优化分布式Muon优化器并推出FlashMask-4注意力算子,进一步提升大规模训练的通信与显存利用效率。
当前大模型竞争正向模型能力、训练效率与场景创新协同演进。文心5.5Flash Base的开源在降低专业模型开发门槛的同时,为开发者构建定制化专业模型提供了高效的技术底座。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据彭博社报道,中国已阻止瑞士工业集团ABB将其机器人业务部门出售给日本软银集团,这对软银拓展物理AI领域的计划造成打击。
孙正义
ABB在一份电邮声明中表示,中国发改委外商投资安全审查工作机制办公室已阻止了这笔价值54亿美元的交易。此前,外界普遍预计,这笔收购将在软银等待OpenAI公开上市带来提振之际,提升其收入和利润。
软银创始人孙正义(Masayoshi Son)原本将这笔交易视为其扩大在AI基础设施建设领域影响力的重要组成部分。该公司原计划收购的ABB机器人业务拥有7000多名员工,为宝马等汽车制造商提供机械臂和工业设备,并在中国拥有广泛的业务布局。
软银股价周四在东京下跌大约7%。软银发言人不予置评。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:凤凰网科技)
砍额度不砍战略:苹果把内部 AI 开支拧进"紧箍咒"
据多家媒体援引知情人士,苹果已开始收紧内部 AI 工具的使用成本。最直接的变化落在工程师身上:今年 10 月,部分工程团队的每日 AI 额度已从 300 美元降到 200 美元,公司还在研究进一步压缩,未来某些工程团队可能只剩每天 100 美元。相比之下,不少非工程团队此前就已执行 100 美元上限,而内部曾讨论把部分团队压到每天 25 美元。对于确实离不开高配额的岗位,员工仍可向高管申请额外额度。
被砍的是浪费,不是战略
这些预算主要用来支付 Claude、ChatGPT、Gemini 等生成式模型的 Token 消耗——工程师因大量借助 AI 编程,向来拿着最高档额度。过去一年,硅谷流行的"Token Maxxing"风气让用量水涨船高,甚至有人攀比谁用得多。为刹住势头,苹果鼓励团队改投更便宜的模型,或优先跑本地设备上的 AI 方案。Token 作为主流 AI 服务的计费单位,用量越大账单越厚,这正是苹果要拧阀门的地方。但值得注意的是,公司整体研发开支在 2026 财年仍在同比大增,AI 与基础设施正是主要推手,说明战略并未减速,只是在给使用纪律上弦。
行业进入算账时刻
这种从"敢花"到"算账"的转向并非苹果孤例,过去一年行业经历大规模扩张,如今开始追问这些开支换回多少生产力。内部态度出现分化:有人认为 300 美元本就宽松、实际很少触顶,新规影响有限;也有人把它看作更广泛节流的前奏,加上部分业务部门引入外部顾问评估效率,关于重组的猜测悄然升温,不过目前并无证据显示苹果已定裁员方案。在经历早期狂飙后,企业正把目光从"用得多不多"转向"值不值"——如何压住运行成本,成了整个行业共同的新课题。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据多家媒体援引知情人士,苹果已开始收紧内部 AI 工具的使用成本。最直接的变化落在工程师身上:今年 10 月,部分工程团队的每日 AI 额度已从 300 美元降到 200 美元,公司还在研究进一步压缩,未来某些工程团队可能只剩每天 100 美元。相比之下,不少非工程团队此前就已执行 100 美元上限,而内部曾讨论把部分团队压到每天 25 美元。对于确实离不开高配额的岗位,员工仍可向高管申请额外额度。
被砍的是浪费,不是战略
这些预算主要用来支付 Claude、ChatGPT、Gemini 等生成式模型的 Token 消耗——工程师因大量借助 AI 编程,向来拿着最高档额度。过去一年,硅谷流行的"Token Maxxing"风气让用量水涨船高,甚至有人攀比谁用得多。为刹住势头,苹果鼓励团队改投更便宜的模型,或优先跑本地设备上的 AI 方案。Token 作为主流 AI 服务的计费单位,用量越大账单越厚,这正是苹果要拧阀门的地方。但值得注意的是,公司整体研发开支在 2026 财年仍在同比大增,AI 与基础设施正是主要推手,说明战略并未减速,只是在给使用纪律上弦。
行业进入算账时刻
这种从"敢花"到"算账"的转向并非苹果孤例,过去一年行业经历大规模扩张,如今开始追问这些开支换回多少生产力。内部态度出现分化:有人认为 300 美元本就宽松、实际很少触顶,新规影响有限;也有人把它看作更广泛节流的前奏,加上部分业务部门引入外部顾问评估效率,关于重组的猜测悄然升温,不过目前并无证据显示苹果已定裁员方案。在经历早期狂飙后,企业正把目光从"用得多不多"转向"值不值"——如何压住运行成本,成了整个行业共同的新课题。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
LiteLLM 新增对 TogetherAI、Fireworks 和 Baseten 上 Kimi K3.1 Pro 的用量追踪
LiteLLM AI 网关现已支持跨 TogetherAI、FireworksAI 和 Baseten 追踪 Kimi K3.1 Pro 的支出,同时合并了多项计费修复,涉及 Bedrock GovCloud 费率、自定义定价倍率、批量缓存 token 和视频提供商计费。
内容详情 · 原文链接
via AI情报局 | 全球 AI 动态简报 - Telegram Channel
LiteLLM AI 网关现已支持跨 TogetherAI、FireworksAI 和 Baseten 追踪 Kimi K3.1 Pro 的支出,同时合并了多项计费修复,涉及 Bedrock GovCloud 费率、自定义定价倍率、批量缓存 token 和视频提供商计费。
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Kimi K3.1 Pro 获 AMD Instinct MI355X 首日支持
AMD 宣布为 Kimi K3.1 Pro 在 Instinct MI355X GPU 上提供首日支持,该模型拥有 2.8T 参数、1M 上下文并开放权重,可在 8 块 MI355X 上通过 ATOM 和 vLLM 运行,同时发布了部署配方、内核与基准测试。
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AMD 宣布为 Kimi K3.1 Pro 在 Instinct MI355X GPU 上提供首日支持,该模型拥有 2.8T 参数、1M 上下文并开放权重,可在 8 块 MI355X 上通过 ATOM 和 vLLM 运行,同时发布了部署配方、内核与基准测试。
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