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Ronen Eldan
Ronen Eldan
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微软研究人员利用AI解决了长达31年的KLS猜想
微软研究院的研究人员（包括张新志）成功解决了长达31年的Kannan-Lovász-Simonovits (KLS) 猜想。这一重大的数学突破为对数凹分布建立了一个普适的几何原理，证明了无论维度如何，简单的平面切割都能有效地捕捉其最窄的瓶颈。该猜想的解决是通过一种新颖的人类指导的AI代理研究过程实现的，其中AI系统在人类研究人员的指导下探索数学可能性，并最终得到了一个形式上验证的证明。
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2890 万参数 LLM 在 8 美元微控制器上运行，使用 Google 的逐层嵌入技术 · 跟踪 4 个来源
一位开发者成功地在 8 美元的 ESP32-S3 微控制器上运行了一个拥有 2890 万参数的语言模型，实现了每秒约 9 个 token 的速度，无需云端依赖。这项边缘 AI 的重大进展利用了 Google 的逐层嵌入技术，允许模型的大部分参数驻留在慢速闪存中，同时将核心处理组件保留在芯片有限的 SRAM 中。该模型在 TinyStories 数据集上进行训练，能够生成简短、连贯的叙事，展示了低成本、离线生成式 AI 应用的新能力。
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Microsoft 研究人员在 Latent Space 播客上讨论小型 AI 模型革命
Microsoft Research 的 Ronen Eldan 和 Yuanzhi Li 在 Latent Space 播客上讨论了小型 AI 模型蓬勃发展的领域。他们探讨了开发能够实现显著性能的小型、更高效模型的潜力和挑战。