Eureka Machines
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3 天有情绪数据
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Flint MoE 模型实现本地编码每秒 125 个 token
Flint 是一个拥有 400 亿参数的混合专家（MoE）模型，专为本地编码任务设计。它在 MacBook Pro M4 Pro 上实现了每秒 125 个 token 的速度，每个 token 仅激活 25 亿参数，性能优于同等密度的模型。该模型由 Eureka Machine 在四个月内开发完成。
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Recursive 发布使用专有“Eureka Machine”开发的 Flint AI 模型
AI 初创公司 Recursive 发布了其首个语言模型 Flint，这是一个拥有 400 亿参数的混合专家（MoE）模型，专为本地编码设计。Flint 使用 Recursive 的专有 AI 系统“Eureka Machine”在短短四个月内开发完成，“Eureka Machine”旨在自主测试和优化 AI 架构。该公司旨在展示这种 AI 驱动研究流程的有效性，尽管其实现自我改进 AI 的能力仍有待证明。
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Recursive Superintelligence 发布 Flint，一款 40B MoE 编码模型
Recursive Superintelligence 推出了 Flint，一款拥有 400 亿参数的混合专家（MoE）模型，专为编码 Agent 设计。该模型每个 token 使用 25 亿激活参数，是在 Recursive 的自动化研究系统 Eureka Machine 的协助下开发的。Flint 在 IFEval 和 SWE-bench 等编码基准测试中表现强劲，并针对 Apple Silicon Mac 和拥有 48GB 内存…
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Recursive 发布专为笔记本电脑设计的 AI 构建 Flint 编码模型 · 追踪 6 个来源
AI 创业公司 Recursive 发布了 Flint，这是一款免费的、开源的编码模型，专为在笔记本电脑上运行而设计。Flint 的开发很大程度上使用了 Recursive 自有的 AI 研究系统 Eureka Machine，标志着 AI 递归改进自身能力的一次早期测试。该模型因其效率而备受关注，仅激活其一小部分参数即可完成任务，从而在消费级硬件上实现高性能。
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初创公司 Flint 利用 AI 构建 AI，在安全担忧中筹集了 6.5 亿美元
由 Richard Socher 联合创办的初创公司 Recursive 开发了一个名为 Flint 的开放权重 AI 编码模型，该模型利用递归自我改进 (RSI) 来自动化其自身的开发。Socher 声称，公司的人工智能系统 Eureka Machine 负责了 Flint 的大部分进展，包括新的训练方法和架构。尽管一些专家表示担忧并提出了将 RSI 视为潜在生存风险的立法提案，该公司仍从 GV 和 Nvidia 等投资者那里获得了…
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Richard Socher 推出 Recursive，获 46.5 亿美元种子轮融资，用于 AI 研究自动化
You.com 和 AIX Ventures 的创始人 Richard Socher 创立了 Recursive，并获得了 46.5 亿美元的种子轮融资，旨在构建一个能够自动化 AI 研究和发明的 AI 系统。这个“尤里卡机器”旨在加速各个领域的科学发现和问题解决。早期结果表明，一个 AI 研究系统在优化任务上的表现优于人类，并发现了 NVIDIA GPU 内核的改进，有可能将多年的 AI 研究压缩到几周内完成。