快科技3月10日消息，據報道，字節跳動旗下豆包大模型團隊近日宣布了一項關于混合專家（MoE）架構的重要技術突破，並決定將這一成果開源，與全球AI社區共享。
這一技術通過一系列創新方法，成功將大模型的訓練效率提升了約1.7倍，同時顯著降低了訓練成本，降幅高達40%。這一突破爲大規模模型訓練提供了更高效、更經濟的解決方案。
该技术已在字節跳動的万卡集群训练中得到实际应用。内部数据显示，自采用该技术以来，已累计节省了数百万GPU小时的训练算力。这不仅验证了技术的实际效果，也进一步凸显了字節跳動在AI技术研发领域的领先地位。
對于此次開源的決定，豆包大模型團隊希望通過分享這一技術，推動整個AI社區在模型訓練效率方面的共同進步。開源不僅有助于加速行業技術發展，還能爲更多研究者和開發者提供寶貴的資源，進一步推動人工智能技術的創新與應用。
開源地址：https://github.com/bytedance/flux
（舉報）
北京大學崔斌教授團隊在鵬城實驗室支持下，研發了面向大模型的高效分布式訓練框架。該框架通過統一訓練接口、細粒度模型切分與並行策略搜索算法，解決了訓練任務多樣性和負載不均問題，實現訓練效率提升15%。同時利用昇騰計算資源管理能力，優化硬件通信效率，通過計算通信重疊技術提升流水線效率。研究成果已在NeurIPS等頂會發表3篇論文，展現了國産算力在分布式計算領域的潛力，爲AI産業自主化突破提供支撐。
馬斯克今日在X上發文表示，特斯拉正在訓練新的十倍參數FSD模型，如果一切順利則可能會在下個月底准備好面向公衆發布。
专注医疗后，百川智能交出第一份答卷! 8月11日，百川智能发布第二款开源医疗增强推理大模型Baichuan-M2，其以32B的参数量，在OpenAI的Healthbench评测集上，超越其刚刚发布5天的开源模型gpt-oss-120b。
8月7日，第十三届互联网安全大会ISC.AI2025开幕，360集团推出为期两个月的AI训练营，包含专业营、学生营和师资营三大课程体系。作为360在教育领域的核心实践，本次训练营依托360在数字安全和AI领域的技术积累，以"产学研用"深稛嶷合为理念，打造从师资赋能到学生培养的全链条解决方案。专业营整合360技术资源转化为教学资源，助力高校实战课程升级；学生营吸引全国30所高校800余名学子参与，通过定制化学习路径培养AI安全人才；师资营为72名高校教师提供系统培训，破解高校"金师"培养痛点。360通过"技术筑基、生态共生"理念，构建了覆盖教学资源到就业支持的一体化服务体系，为高校人才培养与产业需求无缝对接提供核心支撑。
文章探討了當前AI大模型市場衆多選擇帶來的選擇困難問題。面對GPT-4、Claude、文心一言等各具特色的模型，普通用戶和企業難以科學評估和選擇。文章提出了一套完整的評估體系，包括基礎能力、技術性能、應用場景和商業考量四個維度，並建議采用標准化測試和實際場景驗證相結合的方法。同時介紹了2025年主流AI模型的特點：GPT-4o在多模態交互領先，Claude3在編程和邏輯分析突出，Gemini2.5擅長長文本處理，國産DeepSeek則以高性價比見長。最後強調選擇AI模型應基于具體需求，而非簡單追求性能排名，建議通過專業對比平台和實際測試來驗證。
在2025金融AI推理应用落地与发展论坛上，华为重磅发布了其AI推理创新技术UCM（推理记忆数据管理器）。这项技术被业内视为有望重塑国内AI推理格局的关键突破。 UCM技术的核心在于其先进的KV Cache系统，通过融合多种缓存加速算法工具与精细的分级管理策略，高效处理推理过程中产生的大量记忆数据。这带来了多重显著优势：有效扩大上下文窗口，确保推理过程的高吞吐量与
字節跳動被传计划与旗下火山引擎合作开展"豆包汽车"业务，聚焦智能座舱和智驾两大板块，对标华为鸿蒙智行方案。但火山引擎迅速辟谣，称"豆包汽车"纯属谣言。字節跳動在AI领域布局广泛，推出豆包AI助手、扣子开发平台等多款产品，持续深耕AI技术。虽然短期内不会涉足汽车业务，但其在AI领域的创新突破值得期待。
本文探討了如何從衆多AI大模型中選擇最適合自身需求的模型。文章提出應從四個核心維度進行評估：1)核心能力對比，包括通用任務表現和特定領域專長；2)成本與效率，考量API調用成本和響應速度；3)本地化與數據安全，滿足合規要求；4)生態與社區支持，關注開發者活躍度和文檔完善度。爲解決模型對比難題，推薦使用專業平台如AIbase模型廣場，可一站式對比主流模型的多維參數和評測數據。通過系統化評估，開發者能更高效地選擇契合業務需求的AI模型。
本文探討了如何預測AI大模型使用費用，並介紹了AIbase費用計算工具的價值。隨著ChatGPT等大模型的普及，企業面臨高昂API費用、複雜Token計費模式等問題。文章提出四個關鍵步驟：1)量化使用規模，包括調用量、Token消耗等；2)深入解讀定價模型，注意輸入/輸出Token價差、上下文窗口等隱藏成本；3)構建預測模型，推薦使用AIbase等專業工具進行多模型成本對比；4)持續監控優化。AI
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