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Intern-S2-Preview
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全新科学智能体基础模型Intern-S2-Preview发布
研究人员推出了一系列名为Intern-S2-Preview的科学智能体基础模型，旨在推动科学发现。这些模型能够进行多模态理解、推理和长时任务执行，并采用了包括多模态预训练和强化学习在内的训练流程。Intern-S2-Preview-397B模型在多项基准测试中表现出竞争力，而内存解码器扩展Intern-MemDec-4B则在不改变主模型的情况下增强了在生物学等领域的专业性。
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本地AI进展：Qwen3-8B加速，离线Gemma机器人，及多模态模型
一项新的加速技术被开发出来，据称能使Qwen3-8B语言模型实现7.8倍的速度提升，且输出与原模型相同。另外，一个名为Sparky的完全离线行李箱机器人，使用Gemma 4 E4B模型和llama.cpp在Jetson Orin NX上构建，展示了在边缘硬件上本地部署AI的能力。此外，Intern-S2-Preview，一个35B的科学多模态模型，已在Hugging Face上发布，专注于用于本地部署的新颖“任务扩展”方法。
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InternLM 发布 350 亿参数科学 AI 模型 Intern-S2-Preview
InternLM 发布了 Intern-S2-Preview，这是一款专为科学任务设计的新型 350 亿参数多模态 AI 模型。该模型利用任务扩展和全链训练，实现了与更大万亿参数模型相当的性能。Intern-S2-Preview 模型可在 Hugging Face 平台上获取，为 AI 研究的民主化做出了贡献。