TAG:轻量化AI
微博的“效率革命”：Vibe Thinker让轻量化AI成为一行代码的事
微博开源Vibe Thinker大模型仅15亿参数却在数学竞赛中击败6710亿参数的DeepSeek R1，准确率领先3.4%，推理延迟降低42%。该模型采用轻量化MoE架构，后训练成本仅7800美元，支持Hugging Face一键下载及商用，最低可在单张RTX4090运行，适用于教育、金融等实时场景。
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仅0.77B参数碾压3.5B大模型！上海交大Evo-1刷新VLA模型纪录，集成lerobot框架可用于SO100/SO101部署
上海交大Evo-1模型仅用0.77B参数在机器人VLA领域实现突破，无需机器人数据预训练即可超越3.5B大模型性能。该模型通过轻量化设计、16.4Hz高推理频率和创新训练范式，解决了参数臃肿、实时性不足、泛化能力弱和数据依赖四大核心问题，已集成lerobot框架支持SO100/SO101部署，为消费级GPU上的机器人智能操控提供高效解决方案。
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