xiaohack's Blog - 推理模型
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items: 烧 2 万亿美元却难用？Gary Marcus 狂喷 AI 赛道不靠谱：推理模型只是“模仿秀”，OpenAI 一年后倒闭？
items: AI 论文周报丨Transformer前沿研究专题导读，解析结构稀疏化、记忆机制与推理组织的最新进展
items: 美团又上新模型，8个Thinker齐开工，能顶个诸葛亮？ ｜
items: 2025 | 美团技术团队热门技术文章汇总
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items: OpenAI 资深研究员 Jerry Tworek 宣布离职，Logan 表示祝贺
items: TII 刚刚发布了 Falcon H1R-7B 模型

烧 2 万亿美元却难用？Gary Marcus 狂喷 AI 赛道不靠谱：推理模型只是“模仿秀”，OpenAI 一年后倒闭？
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date: 2026-01-27T11:33:59+08:00
description: 整理 | 华卫 “一圈又一圈的循环融资，投资回报率却不尽如人意，这些 AI 系统实际用起来也远没有想象中好用，或许方向本身就站不住脚。” 近日，知名 AI 专家、认知科学家 Gary Marcus 在一场访谈中愤愤表示，“整个世界都在全力押注神经网络，还在这个我始终觉得毫无道理的理念上投入了巨资，但大语言模型根本无法带我们抵达 AGI 这一终极目标。” 这场对话由曾因成功预测 2008 年金融危机而闻名的传奇投资人、华尔街最具影响力人物之一 Steve Eisman 发起，他与 Marcus 共同探讨了当下 AI 进展的方方面面，包括商业路径、社区现状和未来方向等。Marcus 认为，大语言模型已经达到了收益递减的阶段。并且，他指出，现在 AI 领域根本没有技术壁垒了，所有 AI 企业的研发思路基本一致。 对于大量人才从大厂离职去办初创公司的现象，Marcus 直言道，“如果 OpenAI 真的能在下周推出 AGI，谁会在这个即将改变世界的关键节点离职，去创办一家可能要花四年时间才能做出成果的小公司？显然没人会这么做，大家都会想留在公司见证这个时刻。”在他看来，这些企业内部的人也清楚，他们根本没有做出宣称的那种突破性成果。 值得一提的是，他认为，OpenAI 最终会成为 AI 领域的 WeWork，这家公司原本计划以 500 亿美元的巅峰估值风光上市、却在一夕之间破产。“我觉得最终 OpenAI 可能会被微软这样的企业收购。OpenAI 每个月的亏损大概有 30 亿美元，一年就是 300 多亿美元，即便最近完成了 400 亿美元的融资，也只够支撑一年的运营。” 谈及各家模型的未来，Marcus 的预测是，“大语言模型会成为一种标准化商品，各家的模型只会比上一年的版本稍有提升，差距微乎其微，最终品牌差异会变得无关紧要。当产品变成商品后，价格必然下跌。” 以下是详细对话内容，我们在不改变原意的基础上进行了翻译和删减，以飨读者。 2 万亿美元押注 Transformer，根本“毫无道理”？ Steve Eisman：大家好，我是 Steve Eisman。今天我们请到了一位特别的嘉宾，他就是 Gary Marcus。他是大语言模型的坚定质疑者，而大语言模型正是整个 AI 领域的核心根基。接下来，Gary 会和我们分享他的观点，聊聊大语言模型到底是什么。 Gary Marcus：谢谢你的邀请，也感谢一两个月前你在 CNBC 对我的盛赞。 Steve Eisman：不客气，这都是你应得的。在正式开始之前，我的观众大多还不了解你，不如先和大家说说你的背景，让大家知道你在这个领域发表观点是完全有底气的。 Gary Marcus：我这辈子几乎都在研究智能相关的问题。我 10 岁学会编程后，就开始涉足 AI 领域了。我的职业生涯中，很大一部分精力都用在研究自然智能上，比如人类的智能、还有孩子是如何学习语言这类问题。我在 MIT 的博士论文围绕两个方向展开，一个是儿童的语言学习机制，另一个就是神经网络。神经网络是 AI 领域的一种特定研究方法，也被用于人类思维的建模，它的设计灵感可以说和大脑有一点松散的关联。这其实是个很巧妙的营销说法，会让人觉得它是完全基于大脑研究的，但事实并非如此，二者只是浅层关联。早年间神经网络就曾风靡一时，我在上世纪 90 年代就研究过这类模型，发现它们并不能很好地模拟人类的思维方式，但我还是投入了大量精力，想弄清楚它们的实际工作原理。 2012 年深度学习重新兴起时，我当时就觉得，这些东西我早就研究过了，和我博士论文里的内容高度相似。我在 2001 年写过一本名为《The Algebraic Mind》的书，在书里我其实就预判到了如今大语言模型出现的幻觉问题，还有一些推理层面的缺陷，这些都是我们今天要探讨的话题。所以当深度学习再次成为热点时，我一眼就看出了其中的诸多问题，对我来说这些问题都很熟悉。2012 年，我在《The New Yorker》上发表了一篇文章，标题是《Is Deep Learning a Revolution in Artificial Intelligence?》，我在文中写道：“深度学习确实很有意思，我很佩服 Jeff Hinton，他能长期坚持自己的研究方向。” Steve Eisman：Jeff Hinton 是谁？ Gary Marcus：他是去年诺贝尔生理学或医学奖的得主，也是深度学习领域的核心奠基人之一。 Steve Eisman：原来如此。 Gary Marcus：他的一些学生，最近也开始认同我的观点了。Jeff Hinton 确实是这个领域的大人物，在神经网络一度无人问津的时期，是他一直坚守，这份坚持值得肯定。但当然，他的研究并非全无可议之处，我们这里就不细谈了。他让神经网络重获关注…

AI 论文周报丨Transformer前沿研究专题导读，解析结构稀疏化、记忆机制与推理组织的最新进展
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date: 2026-01-23T15:27:10+08:00
description: 过去八年，Transformer 几乎重塑了整个人工智能研究版图。自 2017 年 Google 在「Attention Is All You Need」中提出这一架构以来，「注意力机制」逐渐从一种工程技巧演变为深度学习的通用范式——从自然语言处理到计算机视觉，从语音、多模态到科学计算，Transformer 正在成为事实上的基础模型骨架。以 Google、OpenAI、Meta、Microsoft 为代表的工业界不断推动其规模化与工程化极限，而斯坦福、MIT、伯克利等高校则在理论分析、结构改进与新范式探索上持续输出关键成果。在模型规模、训练范式与应用边界不断被拓展的同时，Transformer 领域的研究也呈现出高度分化与快速演进的趋势——这使得系统性梳理与精选代表性论文，变得尤为必要。为了让更多用户了解学术界在人工智能领域的最新动态，HyperAI超神经官网（hyper.ai）现已上线「最新论文」板块，每天都会更新 AI 前沿研究论文。最新 AI 论文：https://go.hyper.ai/hzChC本周，我们为大家精心挑选了 5 篇有关 Transformer 的热门论文，涵盖北大、DeepSeek、字节跳动 Seed、Meta AI 等团队，一起来学习吧！⬇️本周论文推荐1Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models北京大学与 DeepSeek-AI 的研究者提出 Engram，一种具有 O(1) 查找复杂度的可扩展条件记忆模块，通过将静态知识检索 Transformer 的早期层中剥离出来并与 MoE 形成互补，从而释放早期层用于更深层的推理计算，并在推理任务（BBH +5.0，ARC-Challenge +3.7）、代码与数学任务（HumanEval +3.0，MATH +2.4）以及长上下文任务（Multi-Query NIAH：84.2 → 97.0）上取得显著提升，同时保持等参数量与等 FLOPs 的效率。论文及详细解读 ： https://go.hyper.ai/SlcIdEngram 模型结构示例2STEM: Scaling Transformers with Embedding Modules卡内基梅隆大学与 Meta AI 的研究人员联合提出一种静态的、基于标记索引的稀疏架构——STEM。用层内嵌入查找替代 FFN 的上投影，实现稳定训练，将每标记的 FLOPs 和参数访问量减少约三分之一，并通过可扩展的参数激活提升长上下文性能。通过将容量与计算和通信解耦，STEM 支持异步预取的 CPU 卸载，利用具有大角度分布的嵌入实现更高的知识存储容量，同时无需修改输入文本即可实现可解释、可编辑的知识注入,在知识和推理基准测试中，相比密集基线性能提升高达约 3–4%。论文及详细解读 ： https://go.hyper.ai/NPuojSTEM 系统架构示例数据集由多个来源组成：OLMo-MIX-1124（3.9T标记），为 DCLM 与 Dolma1.7 的混合；NEMOTRON-CC-MATH-v1（数学导向）；以及NEMOTRON-PRETRAINING-CODE-v1（代码导向）。数据集3SeedFold: Scaling Biomolecular Structure Prediction字节跳动 Seed 团队提出 SeedFold，一种可扩展的生物分子结构预测模型，通过扩大 Pairformer 的宽度提升模型容量，采用线性三角注意力机制降低计算复杂度，并利用包含 2650 万样本的蒸馏数据集，在 FoldBench 上达到最先进性能，且在蛋白质相关任务上超越 AlphaFold3。论文及详细解读**：** https://go.hyper.ai/9zAID新型线性三角注意力模块示例SeedFold 的数据集包含 2650 万样本，通过从两个主要来源进行大规模数据蒸馏扩展：实验数据集（0.18M）和源自 AFDB 与 MGnify 的蒸馏数据集。数据集4Are Transformers Effective forTime Series Forecasting?本文发现，尽管 Transformer 在时序预测领域迅速流行，其自注意力机制的排列不变性会损失关键时间信息。通过对比实验，简单的单层线性模型在多个真实数据集上显著超越了复杂的 Transformer 模型。这一发现挑战了现有研究方向，并呼吁重新评估 Transformer 在时序任务中的有效性。论文及详细解读**** ： https://go.hyper.ai/Hk05h现有基于 Transformer 的时间…

美团又上新模型，8个Thinker齐开工，能顶个诸葛亮？ ｜
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date: 2026-01-16T19:19:45+08:00
description: 美团又上新模型，8个Thinker齐开工，能顶个诸葛亮？0%展开列表面向临床的心电图AI，上智院、复旦等提出CLEAR-HUG框架实现诊断性能与可解释性双突破今天神同步OpenAI！中国团队Deep Principle领衔发布LLMs for Science评测，引爆外网今天美团又上新模型，8个Thinker齐开工，能顶个诸葛亮？今天失去三个联创后，Mira公司危机持续：又有两人要出走今天不止于量化：最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化今天支付宝携手千问App、淘宝闪购等发布中国首个AI商业协议ACT今天刚刚，Geoffrey Hinton成为第二位引用量破百万的科学家今天腾讯AngelSlim升级，首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架，推理速度飙升1.8倍今天DeepSeek连发两篇论文背后，原来藏着一场学术接力今天仅需一个混频器的无线射频机器学习推理，登上Science Advances！今天国内首个可复现！萝博派对公开人形机器人 “从 0 到跑” 全开源方案01月15日联发科天玑9500s、8500发布：GPU、光追拉满，红米Turbo 5Max将搭载01月15日通用级PixVerse P1的技术突破，揣着进入平行世界的密码01月15日Mira公司内乱？CTO被开除，带团队回OpenAI，翁荔上推发言01月15日Nature丨清华等团队揭示AI科研双重效应：个人效率亦或是科学边界01月15日刚刚，喝到了千问APP给我点的奶茶01月15日人脸机器人登上Science Robotics封面：用AI教会仿生人脸机器人「开口说话」01月15日实测夸克「千问划词快捷指令」，这7个邪修Prompt，建议收藏01月15日已证实！清华姚班陈立杰全职加入OpenAI，保留伯克利教职01月15日解锁任意步数文生图，港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估01月15日美团又上新模型，8个Thinker齐开工，能顶个诸葛亮？编辑｜Panda、杨文临近春节，各家 AI 厂商进入冲刺阶段，纷纷亮出最新大模型成果。1 月 15 日，美团也重磅更新自家模型 ——LongCat-Flash-Thinking-2601。这是一款强大高效的大规模推理模型，拥有 5600 亿个参数，基于创新的 MoE 架构构建。该模型引入了强大的重思考模式（Heavy Thinking Mode），能够同时启动 8 路思考并最终总结出一个更全面、更可靠的结论。目前重思考模式已在 LongCat AI 平台正式上线，人人均可体验。 仅选择「深度思考」时才会触发重思考模式。体验链接：https://longcat.ai模型地址：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking-2601GitHub：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking-2601不仅如此，该模型的智能体能力还获得了重大提升：在智能体工具调用、智能体搜索和工具集成推理等基准测试中达到顶尖性能，而且在任意的 OOD（分布外）真实智能体场景中实现了泛化能力的显著提升。研究团队还专门提出了一种全新的智能体模型泛化能力评测方法。通过构建自动化的环境和任务合成流程，基于给定关键词，随机生成任意的复杂任务。每个生成的任务都配备对应的工具集与可执行环境。这种高度随机化的评测方式，能够更真实地检验模型在未知场景下的适应能力。实验结果表明，LongCat-Flash-Thinking-2601 在该评测中始终保持领先性能。接下来，我们就把模型拉到真实场景里实测一番。一手实测：这只龙猫有点强我们先来试试数理逻辑推理，顺便看看这个重思考模式到底是怎么一回事。「运动会招募志愿者，第一次招募了不到 100 人，其中男女比例为 11:7；补招若干女性志愿者后，男女比例为 4:3。问最多可能补招了多少名女性志愿者？」在 longcat.ai 上开启「深度思考」后，便进入了重思考模式，此时 8 个 Thinker 同时开工，每个都表现出不同的思考风格。有的按常规解题，有的则直接写了个 Python 脚本。大部分 Thinker 给出了答案 5，其中 3 号和 6 号 Thinker 还写出详细的推导过程。待 8 个 Thinker 执行完任务后，模型再验证不同 Thinker 的思考过程，形成最终答案。整个过程就像一个团队开会讨论问题，最后达成共识，最终给出的解答也更靠谱得多。下面是道逻辑推理题。「A 的手机号码最后 5 位，由五个不同的数字组成。B 说：我猜它是 84261。C 说：我猜它是 26048。D 说：我猜它是 49280。A 说：巧…

2025 | 美团技术团队热门技术文章汇总
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date: 2026-01-16T14:24:00+08:00
description: 时光奔流，我们即将与 2025 年挥手作别。感谢这一路上，每一位伙伴的并肩前行与坚定支持。今年，美团技术团队在持续深耕中涌现出不少值得分享的实践与开源产品&服务。我们从中精选了18篇具有代表性的技术文章，内容涵盖大模型开源、研发技能、产品服务三大方向。值得一提的是，美团 LongCat 团队今年在大模型开源领域成果显著，陆续发布了涵盖基座模型、图像、视频、语音等多个方向的开源产品与工具，期望能够持续推动AI技术分享与生态共建。希望这些开源的大模型产品、服务及凝结一线技术实战经验的内容，能为大家带来启发和帮助，陪伴同学们在技术前行的道路上扎实成长。愿我们在新年里，继续向下扎根、向上生长，迎着光，奔赴更高、更远的山海。2026，期待继续同行！大模型开源01 | 美团正式发布并开源 LongCat-Flash-Chat，动态计算开启高效 AI 时代9月初，美团正式发布并开源 LongCat-Flash-Chat。LongCat-Flash 采用创新性混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数 560 B，激活参数 18.6B~31.3B（平均 27B），实现了计算效率与性能的双重优化。根据多项基准测试综合评估，作为一款非思考型基础模型，LongCat-Flash-Chat 在仅激活少量参数的前提下，性能比肩当下领先的主流模型，尤其在智能体任务中具备突出优势。并且，因为面向推理效率的设计和创新，LongCat-Flash-Chat 具有明显更快的推理速度，更适合于耗时较长的复杂智能体应用。目前，已在 Github、Hugging Face 平台同步开源，同时你也可以访问官网 https://longcat.ai/，与 LongCat-Flash-Chat 开启对话。（阅读全文）开源地址：Hugging Face | Github02 | LongCat-Flash-Thinking 正式发布，更强、更专业，保持极速！9月，美团 LongCat 团队正式发布全新高效推理模型 LongCat-Flash-Thinking。在保持了 LongCat-Flash-Chat 极致速度的同时，全新发布的 LongCat-Flash-Thinking 更强大、更专业。综合评估显示，LongCat-Flash-Thinking 在逻辑、数学、代码、智能体等多个领域的推理任务中，达到了全球开源模型的先进水平。同时，LongCat-Flash-Thinking 不仅增强了智能体自主调用工具的能力，还扩展了形式化定理证明能力，成为国内首个同时具备「深度思考+工具调用」与「非形式化+形式化」推理能力相结合的大语言模型。我们发现，尤其在超高复杂度的任务（如数学、代码、智能体任务）处理上， LongCat-Flash-Thinking 具备更显著的优势。目前， 该模型已在HuggingFace、Github全面开源。（阅读全文）开源地址：Hugging Face | Github03 | LongCat-Video 视频生成模型正式发布，探索世界模型的第一步要让人工智能真正理解、预测甚至重构真实世界，“世界模型”（World Model）已成为通往下一代智能的核心引擎。作为能够建模物理规律、时空演化与场景逻辑的智能系统，世界模型赋予AI“看见”世界运行本质的能力。而视频生成模型有望成为构建世界模型的关键路径——通过视频生成任务压缩几何、语义、物理等多种形式的知识，AI得以在数字空间中模拟、推演乃至预演真实世界的运行。基于这一关键目标，10月，美团 LongCat 团队正式发布 LongCat-Video 视频生成模型 —— 不仅以统一模型在文生、图生视频基础任务上达到开源先进水平，更依托原生视频续写任务预训练，实现分钟级长视频连贯生成，从根源上保障跨帧时序一致性与物理运动合理性，尤其在长视频生成领域具备显著优势。作为一款视频生成模型，LongCat-Video 凭借其精准重构真实世界运行状态的能力，正在成为美团探索世界模型的第一步，也是关键的一步。同时，这也为后续支撑更多自动驾驶、具身智能等深度交互业务场景，夯实了技术基础。（阅读全文）开源地址：GitHub | Hugging Face | Project Page04 | LongCat-Flash-Omni 正式发布并开源：开启全模态实时交互时代11月，LongCat-Flash-Omni 正式发布并开源。LongCat-Flash-Omni 以 LongCat-Flash 系列的高效架构设计为基础（ Shortcut-Connected MoE，含零计算专家），同时创新性集成了高效多模态感知模块与语音重建模块。即便在总参数 5600 亿（激活参数 270 亿）的庞大参数规模…

“Gemini 3 不错，但我们也快发了”：Mark Chen 评价谷歌大模型，讲清 OpenAI 如何给 300 个项目排 GPU 优先级
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date: 2026-01-14T16:52:05+08:00
description: 12 月，OpenAI 首席执行官萨姆·奥特曼宣布拉响「红色警报」，将调配更多内部资源以加速改进 ChatGPT。在当前白热化的 AI 模型竞赛中，作为行业内屈指可数的 “明星企业”，OpenAI 不仅要应对持续升温的人才争夺战、内部组织结构的频繁震荡，还需承接外界对其技术突破的高期待。面对 “开创下一个 AI 技术范式” 的巨大压力，OpenAI 将采取怎样的策略破局？最近，OpenAI 首席研究官 Mark Chen 在播客节目中，与主持人 Ashlee 细致分享了 OpenAI 在推理模型的突破性进展、预训练研究的重新聚焦、GPT-5 Pro 已在取得的科学发现。基于该播客视频，InfoQ 进行了部分删改。核心观点如下：一个组织要成功，需要两个条件：宏大的愿景和与之匹配的天才。成为一个好的领导者，就意味着必须明确地告诉大家：这是优先级，这是我们认为真正推动研究方向的成果，其余的只能排在第二位。未来的科研是“AI + 人类直觉”的组合，会产生新的突破。完全冻结研究部门的新增人头，如果团队想招人，就必须自己决定谁不再适合继续留下。目标是找到“下一个范式”Ashlee：“人才争夺战”最近引发了大量关注，外界普遍认为 Meta 的动作非常激进。你能具体谈谈这种你来我往的竞争现状吗？Mark：整个行业的人才池其实很有限，大家都知道最关键的资源之一就是顶尖人才。Meta 的积极挖人并不令人意外，但我们也没有袖手旁观。媒体往往强调“人才单向流向 Meta”，但我看到的情况并非如此。比如在他们从我们团队挖到第一名员工之前，先后接触过我近一半的直接下属，但这些人全部拒绝了他们。当然，如果 Meta 每年能投入约百亿美元用于人才，他们总能挖到一些人。但总体来看，我们很好地保护了核心人才。竞争过程中也发生过不少颇具戏剧性的事：扎克伯格曾亲自给我们团队成员送去他亲手熬的汤，以此示好。当时我非常震惊，但后来也理解这类方式确实可能有效。之后我也给从 Meta 挖来的对象送过汤，甚至还想过下次团队外出活动就带大家去上烹饪课。顺便说一句，我自己并不亲自熬汤，米其林餐厅的汤当然比我做得好。但真正让我有信心的是：即使面对 Meta 的高薪挖角，在 OpenAI，无论是来自 Meta 的员工，还是我们原本的研究人员，都没有人认为“AGI 会首先在 Meta 诞生”。他们对 OpenAI 的研究路线都有高度信心。我也一直非常明确告诉团队，我们不会与 Meta 进行“薪资逐美元匹配”的竞争。在远低于 Meta 的薪酬下，关键成员仍然选择留下，这让我更加确信：他们真正相信 OpenAI 的未来。Ashlee：在这种竞争中，有没有类似“博弈策略”的考虑？Mark：关键在于：目标不是留住组织内的每一个人，而是认清必须保留的核心力量，并确保他们留下来，我们在这点上做得很好。Ashlee：在我看来，Sam 是真正沉浸于研究的那个人，是最顶层的决策者。而你和 Jakub 负责共同制定 OpenAI 的研究方向，同时你还要决定算力如何分配到具体项目上，既要决定公司往哪里走，又要管理执行路径。听起来像是一份非常艰难的工作，因为我想象得到大家会竭尽所能从你那里争取 GPU。Mark：确实如此。人们为了获得 GPU，会想尽各种“幕后交易”。但这确实是我职责的重要部分：确定研究优先级，并对最终执行负责。Jakub 和我每隔一两个月会做一次“项目盘点”，梳理一份包含约 300 个项目的大型表格，尽可能深入了解每个项目，并对它们进行排序。对一家约 500 人规模的组织来说，明确“核心优先级”，并通过口头沟通及算力分配来传达，是非常重要的。Ashlee：这 300 个项目里既有大型前沿模型，也有各种实验性方向。你们如何管理、追踪并判断哪些项目值得投入 GPU？Mark：关键在于始终聚焦核心路线图。与其他大实验室不同，OpenAI 始终把“探索性研究”放在最中心的位置。我们并不追求复现别人的成果，也不以追赶他人在基准测试上的成绩为目标。我们的目标是找到“下一个范式”，并愿意投入大量资源。很多人可能会惊讶：我们的算力大头，其实花在“探索”上，而不是训练最终的成品模型。Ashlee：所有团队都会说自己的项目最重要、最值得，怎么判断优先级？Mark：最困难的决策通常是：我们无法在当下为某个项目提供支持。但成为一个好的领导者，就意味着必须明确地告诉大家：这是优先级，这是我们认为真正推动研究方向的成果，其余的只能排在第二位。Ashlee：你们也强调不要“对竞争者做出反应”。如今 AI 领域的竞争比以往都激烈，你们如何保持独立判断？Mark：现在的 AI 研究竞争确实空前激烈，但不能陷入这种竞争节奏。你随时可以发布一个小更新，在几周或几个月内领先别人，但这种方式无法长期维持。真正重要的是“破解下一个范式…

OpenAI 资深研究员 Jerry Tworek 宣布离职，Logan 表示祝贺
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date: 2026-01-06T18:53:29+08:00
description: 原帖地址https://x.com/millionint/status/2008237251751534622OpenAI 资深研究员 Jerry Tworek 于 1 月 5 日正式宣布离职，这位关键人物曾深度参与 GPT-4、ChatGPT 以及推理模型 o1 和 o3 的开发工作。他的离职标志着 OpenAI 内部人才流动的又一动态变化。在发给团队的告别信中，Tworek 回顾了自己在公司近七年的贡献，包括早期机器人强化学习项目以及 Chinchilla 缩放定律等里程碑式研究。他表示，未来将探索 OpenAI 难以开展的科研类型，同时对公司表达了由衷感激之情。多名同事和社区成员在回复中高度赞扬 Tworek 的影响力。OpenAI 研究员 Noam Brown 称其为 “推理模型领域的无名英雄”，谷歌 Gemini 产品负责人 Logan Kilpatrick 也表达了对 Tworek 贡献的赞赏，并祝贺其职业生涯。一些观察者表示，这是 OpenAI 的 “巨大损失”。📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1412173原作者： HCPTangHY转载时间： 2026/1/6 18:53:28

TII 刚刚发布了 Falcon H1R-7B 模型
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date: 2026-01-06T17:03:10+08:00
description: TII 刚刚发布了 Falcon H1R-7B 模型一种新型推理模型，仅凭 70 亿参数和 25.6 万字节上下文窗口，便在数学和编程领域超越其他模型该模型融合了 Mamba 与 Transformers 架构，因此在吞吐量和内存效率方面更具优势官方介绍：Introducing Falcon H1R 7BHugging Face：Falcon-H1R - a tiiuae Collection热乎的喵，最新小模型好多哇📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1411605原作者： artorius转载时间： 2026/1/6 17:03:08