谁给我deep调焦成这样了？

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BiliIns - 免费开源的B站视频数据分析平台

BiliIns - 哔哩哔哩创作者数据分析平台 开源地址： Github：https://github.com/ZeroMi-Studio/BiliIns/ Gitee：https://gitee.com/ZerMi/BiliIns 使用文档：https://docs.zeromi.cn/BiliIns 贡献者： @__天弃之子__ - 后端开发 @只会咕咕的咕鸽 - 前端开发 双子郬 - 桌面版全栈（开发中） 视频制作： 展示内容 - @CPU0X64 片尾 - @只会咕咕的咕鸽

盘点一周AI大事(6月8日)｜最强大模型再次易主

盘点一周AI大事 Google再次加强Gemini 2.5 Pro，强势超越o3，重夺地表最强 Elevenlabs发布最强语音模型Eleven V3 PlayAI重磅开源音频PS模型PlayDiffusion Luma上线视频魔改功能 微软Bing开放Sora 研究人员提出视频转3D的新方法FreeTimeGS，能让视频里的大象转身 Figma上线官方MCP服务器

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ParScale：一种全新的大模型Scaling Law

近年来大型语言模型（LLMs）扩展的主流方法集中在参数扩展和推理时间扩展上，这些方法分别带来了显著的显卡开销和时间成本。通义实验室千问团队提出了一种新路线——并行扩展（PARSCALE），旨在通过增加模型的并行计算能力来提高推理效率，同时避免参数扩展和推理时间扩展带来的训练成本。 🔥 PARSCALE通过在输入数据上应用P个不同的可学习变换，并在训练和推理阶段以并行方式执行前向传播，最终动态聚合P个输出。这种方法可以通过重复利用现有参数实现高效的并行计算扩展，适用于任何模型结构、优化过程、数据或任务。 🔥 理论分析表明，PARSCALE的损失可能遵循类似于Chinchilla扩展定律的幂律关系。通过大规模预训练实验团队拟合出一个新的并行扩展定律，表明将模型并行化为P个流相当于将模型参数扩展O(log P)倍。  🔥 实验结果表明，PARSCALE相比参数扩展具有更高的推理效率，特别是在低资源边缘部署场景中表现优异。例如，对于1.6B参数的模型，使用PARSCALE扩展到P=8时，其内存增长仅为参数扩展的1/22，延迟增长仅为1/6。此外，通过两阶段训练策略，PARSCALE的训练成本也显著降低。在下游任务上的实验进一步证明了PARSCALE的有效性，尤其是在推理密集型任务（如数学和编程）中表现出色。  🔥 总体而言，PARSCALE提供了一种高效且灵活的语言模型扩展方法，不仅减少了训练和推理成本，还为理解计算与参数在模型容量中的作用提供了新的视角。 📚论文：arxiv.org/abs/2505.10475 模型：modelscope.cn/papers/2505.10475 体验：huggingface.co/spaces/ParScale/Parallel_Scaling_Law

诺奖得主、AI教父辛顿：人类的记忆充斥着虚构，就跟大模型一样。

零基础挑战用AI做小说推文第一周！收获7k+，一台电脑操作简单！详细的教程和更多AI变现玩法也都整理好啦！暴走开练~

【独家】花钱永生是骗局？直到我采访到了硅谷“永生狂人”

独家对话硅谷永生狂人——Bryan Johnson 欢迎关注36氪，来看氪深度解读财经热点 资料源于网络整理

你以为的人工智能专业vs实际上的人工智能专业

哎？你说是不是只要用了AI的，都算人工智能专业？

Claude3.7和ChatGPT，国内免费使用，免翻，无任何限制！

全网首发！五大AI引擎协同平台正式上线 深度整合「满血版DeepSeek」+「ChatGPT」+「马斯克最新大模型Grok-3」+「Claude-sonnet3.7」+「Gemini-2.5-Pro」 公益站点！免费使用！