9月28日·普通人也能「炼丹」？1B模型轻松打造小红书文案大师

9月28日·周一  AI工具和资源推荐

普通人也能「炼丹」？1B模型轻松打造小红书文案大师

华为开源的1B模型openPangu-Embedded-1B引发了关注。该模型虽然规模较小，但通过简单的续训，可以快速适应特定领域的风格。一位开发者通过准备小红书风格的数据集，对模型进行续训，仅用两张昇腾卡和一杯咖啡的时间，就让模型学会了生成小红书风格的文案。续训后的模型能够生成充满小红书特色的文案，展现出强大的适应性和易用性。这一实验表明，即使是小规模的模型，也能通过精准的数据训练，实现个性化的应用，为普通人提供了低成本、高效的AI应用开发路径。来源：微信公众号【机器之心】

CANN开源：从追赶者到引领者的国产AI生态探索

华为宣布其异构计算架构CANN将全面开源，这一举措标志着国产AI基础设施在生态战略上的重大变革。CANN的开源不仅是技术上的开放，更是生态理念的转变。开发者们认为，开源将打破技术黑箱，让底层不再是“黑箱”，从而提升性能优化的效率。开源后的CANN将为开发者提供更大的自由度和掌控力，推动产学研深度融合，培养下一代开发者，并激发社区的创新活力。通过降低开发门槛，CANN有望吸引更多开发者参与，构建一个开放、透明、值得信赖的开发者社区，推动国产AI生态从追赶者向引领者转变。来源：微信公众号【机器之心】

RLMT：将推理能力拓展到通用智能的新方法

普林斯顿大学陈丹琦团队提出了基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，旨在弥合专门推理能力与通用对话能力之间的差距。RLMT通过引入显式的思维链推理，让语言模型在生成回答前先进行“思考”，从而提升模型在开放式任务中的表现。实验表明，RLMT模型在聊天和创意写作任务上优于非思维基线模型，尤其是在需要推理的复杂任务中表现突出。该方法不仅保持了计算效率，还显著提升了模型的性能，为语言模型训练提供了新的思路，有望推动对话式AI系统向更智能、更强大的方向发展。来源：微信公众号【机器之心】

Transformer作者推出开源框架ShinkaEvolve，进化计算效率大幅提升

Transformer作者Llion Jones创立的Sakana AI公司推出了开源框架ShinkaEvolve，旨在突破进化计算的瓶颈。该框架通过三项关键技术——平衡探索与利用的亲本抽样技术、代码新颖性拒绝抽样、基于多臂老虎机的LLM集成选择策略——实现了样本效率的大幅提升。在多个任务（如数学优化、智能体设计、竞争性编程）中，ShinkaEvolve的表现显著优于现有的进化计算方法，样本效率提升数十倍。这一框架的开源将为进化计算领域带来新的机遇，降低技术使用门槛，推动相关研究和应用的发展。来源：微信公众号【量子位】

DeepMind提出CoF：视频模型的思维链

DeepMind在最新论文中提出了帧链（CoF）概念，旨在让视频模型具备类似语言模型中的链式思维能力。通过大量测试，DeepMind发现以Veo 3为代表的视频模型正在发展通用视觉理解能力，能够零样本解决从“看”到“想”的全链条视觉任务。Veo 3展现了感知、建模、操控和推理等能力，尤其是在迷宫推理任务中表现突出。DeepMind认为，未来视频模型领域的“通才”将取代“专才”，通用视频模型的成本也将随着技术进步而降低。这一研究为视频模型的发展开辟了新的道路，有望推动机器视觉进入一个全新的时代。来源：微信公众号【量子位】