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4个月RSI从0训练，田渊栋创业首个模型来了：MacBook Pro可跑，已开源
搭配优化后的推理引擎，Flint在MacBook Pro上能跑至少125 tokens/s，RTX Spark上则超过150 tokens/s。
RSI，田渊栋交卷了！40B本地编程模型开源，MacBook Pro可跑
智东西10月22日报道，昨夜，前Meta FAIR研究总监田渊栋参与创办的AI初创公司Recursive Superintelligence推出首款本地编程模型Flint，该模型主打高速推理，在英伟达RTX Spark上的生成速度超过150 Token/秒，在搭载苹果M4 Pro芯片的MacBook Pro上超过125 Token/秒，最高可达同类模型的2倍。
RSI两大里程碑发布，单人手搓千亿模型，英伟达大佬教「保命」法则
他们宣布了一项把「人效杠杆」推向极致的疯狂实验:仅用 1 名研究员就从零手搓出了一个参数量在 1000 亿到 5000 亿之间的编程基座模型——Mirendil-Base!
大模型推理是靠啥跑起来的？为啥要把推理拆成Prefill和Decode？
过去两年，大模型几乎把整个AI应用栈都重新改写了一遍。大家平时聊的，不是模型参数有多大、训练用了多少数据，就是Agent、多模态这些热门概念，但真到落地的时候才发现，最后决定系统用着顺不顺的，往往不是模型本身多厉害，而是一个更实际的问题：这模型到底是怎么跑起来的？
4个月RSI从0训练！田渊栋创业首个模型：MacBook Pro可跑，已开源
携其创业的Recursive，刚刚开源首个模型Flint:主打本地Agent编程，总参数400亿，单个token生成只激活25亿。
英伟达发布Jetson内存优化指南
IT之家 4 月 21 日消息，英伟达昨日（4 月 20 日）发布博文，针对当前边缘设备内存受限情况，通过架构优化 NVIDIA Jetson 平台，最高可释放约 12 GB 内存，帮助开发者优化 AI 模型部署。
RSI两大里程碑发布！单人手搓千亿模型，英伟达大佬教「保命」法则
来源：市场资讯（来源：新智元）新智元报道我们刚刚见证了历史！最近，「递归自我改进」领域有两项重磅发布！在过去十年里，预训练一个基座大模型，是科技巨头的「战备竞赛」。在开源社区，这需要几十名顶尖专家。