近日，昆仑万维携手新加坡南洋理工大学成功开发了名为 Q * 的算法，能够显着提升现有大模型的推理能力。Q * 在不同数据集上帮助小模型达到参数量比其大数十倍甚至上百倍模型的推理能力，使得模型性能大幅提升，同时显着降低了计算资源的需求，为人工智能的广泛应用带来全新可能，开创了高效智能的新纪元。

　　具体来说，通过定义 Path Cost 的函数和 Accumulated Reward 的函数，实现了对历史状态收益和未来期望收益的综合考虑。在实验中，Q * 帮助不同模型在各个数据集上实现了显着的准确率提升，超越了一些知名模型。

　　目前，Q * 的研究还处于初级阶段，仍有改进空间。未来，昆仑万维将继续深入研究，提升国产开源模型的推理能力，为人工智能技术发展带来更多可能。

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　　2024年6月3日，昆仑万维宣布开源了一个性能强劲的2千亿稀疏大模型，名为Skywork-MoE。这个模型是在之前开源的Skywork-13B模型的基础上扩展来的，是首个完整应用并落地MoEUpcycling技术的开源千亿级MoE大模型。通过首创的非均匀TensorParallel并行推理方式，在FP8量化下，Skywork-MoE可以实现2200tokens/s的吞吐。

　　2024年6月3日，昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型 Skywork-MoE ， 性能强劲， 同时推理成本更低。Skywork-MoE 基于之前昆仑万维开源的 Skywork-13B 模型中间 checkpoint 扩展而来，是首个完整将 MoE Upcycling 技术应用并落地的开源千亿 MoE大模型，也是首个支持用单台4090服务器推理的开源千亿 MoE大模型。

　　在大模型技术迅速发展的背景下，昆仑万维公司开源了一个具有里程碑意义的稀疏大型语言模型Skywork-MoE。这个模型不仅在性能上表现出色还大幅降低了推理成本，为应对大规模密集型LLM带来的挑战提供了有效的解决方案。Skywork-MoE的开源为大模型社区带来了一个强大的新工具，有助于推动人工智能领域的发展，特别是在需要处理大规模数据和计算资源受限的场景中。

　　新加坡国立大学联合加州大学圣芭芭拉分校与奥克兰大学的研究人员提出了一种名为SymbCoT的全新推理框架，旨在提升大语言模型的符号逻辑推理能力。这一框架结合了符号化逻辑表达式与思维链，极大提升了推理的质量、鲁棒性与可信度。不同LLM的影响:SymbCoT与更先进的模型之间的协同效应更为显着。

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　　在最近的一项由北卡罗莱纳大学教堂山分校和艾伦AI研究所共同进行的研究中，人工智能的道德推理能力再次得到了令人瞩目的展现。特别是OpenAI的新型聊天机器人GPT-4o，在道德推理和提供道德建议方面，已经超越了公认的道德专家。研究人员也提醒我们，尽管AI在道德推理方面表现出色，但在实际应用中仍需谨慎对待其建议，特别是在缺乏人类监督的情况下。

　　苹果一出手，在手机等移动设备上部署大模型不可避免地成为行业关注焦点。目前在移动设备上运行的模型相对较小，并且消耗大量内存，这在很大程度上限制了其应用场景。如果PowerInfer-2.0能够与手机厂商进一步紧密合作，相信可以加速相关技术走出实验室，落地到各种真实场景。

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　　快科技6月17日消息，据媒体报道，日本TDK公司在电池技术革新领域取得了重大突破，成功研发出一种全新的全固态电池材料。据悉，这种创新材料在电解质上的应用，使得电池的能量密度相较于传统液态电池实现了惊人的提升，高达100倍的飞跃。全固态电池作为下一代电池技术的代表，其核心优势在于将传统液态电解质替换为固态，此举不仅显着降低了因液体泄漏而带来的安全风险，更为电池性能的全面升级铺平了道路。TDK公司在此领域的深入研究尤为引人注目。他们成功研制出了一种高性能的氧化物类新材料，尽管具体材料细节尚未公开，但其显着提升能

　　【新智元导读】24点游戏、几何图形、一步将死问题，这些推理密集型任务，难倒了一片大模型，怎么破?北大、UC伯克利、斯坦福研究者最近提出了一种全新的BoT方法，用思维模板大幅增强了推理性能。Llama3-8B在BoT的加持下，竟多次超越Llama3-70B!大语言模型不擅长推理怎么办?用思维缓冲区来解决!最近，北大、UC伯克利、斯坦福的研究人员提出了一种元缓冲区。他担任/曾担任中�

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　　诗境主要功能就是根据用户上传的图片分析主体和意境，匹配诗句，最终生成漂亮的卡片。不知道你们有没有遇到过，就是拍了一幅很美的照片，想吟诗一首再发个朋友圈，奈何文化程度有限，往往想半天最后配了段大白话。这时候诗境就能派上用场，把图片喂给她，让她给你配个最符合当前画面意境的诗。

　　Ario 利用增强现实技术为一线工人提供易于使用的知识共享工具，以在最需要的时间、地点和方式提供信息。Ario 结合了扫描识别、资源库和连接技术，可以提供以下功能：

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　　DETECT-2B 是 Resemble AI 的最新深度伪 造检测解决方案。它能够以高达 94% 以上的准确率在 200 毫秒内检测 30 多种语言。通过我们高效且多语言的技术，有效应对基于 AI 生成的音频欺诈。

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