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盛大网络挖角代季峰,筹建新 AGI 公司欲对标 DeepSeek

AI 科技评论独家获悉,近日盛大网络挖角清华大学电子工程系副教授代季锋,正在筹备一家新的 AGI 公司,号称“对标 DeepSeek”,已有多位技术人才被猎头接触、介绍该团队的工作机会。 目前,该项目正处于核心团队招募阶段。 项目的核心人物之一代季峰,是清华大学电子工程系副教授,研究方向聚焦于视觉信息理解的基础模型与核心算法。早年在微软亚洲研究院视觉组任首席研究员和研究经理,2019 年加入商汤科技研究院担任执行研究总监,2022 年起全职回归清华。 他在相关领域发表国际顶级论文 80 余篇,总引用超过 5 万次,其中以可变形卷积为代表的工作被公认为物体识别领域的重要成果,已成为 PyTorch 等深度学习框架中的标准算子。同时,他也是视觉领域顶刊 TPAMI 的副编辑,IJCV 的编委,和视觉领域顶会 NeurIPS、ICCV、CVPR、ECCV、ICLR 的领域主席,ICCV 2019 的宣传主席。 代季峰的加入,意味着这可能不仅是一个围绕大模型能力建设的创业项目,更有可能在模型结构与认知机制层面,探索神经科学与主流 AI 架构的深度融合。 值得一提的是,相较于大模型创业中常见的“...

Mistral Large 2 训练耗水 28 万吨,碳排放堪比中型城市

Mistral AI近日发布了一份详尽的环境影响评估报告,首次全面披露了其旗舰模型Mistral Large2在整个生命周期中的真实环境代价。 这份报告由Mistral AI携手企业ESG咨询公司Carbone4以及法国生态转型机构ADEME共同完成,采用了严格的科学评估方法,对模型从训练到推理全过程的温室气体排放和水资源消耗进行了精确测算。 报告数据显示,Mistral Large2在训练阶段产生的二氧化碳排放量达到20.4万吨,这一数字相当于一个拥有数十万人口的中型城市一年的碳排放总量。与此同时,模型训练过程还消耗了约28.1万吨水资源,这些水主要用于数据中心的冷却系统。 从日常使用角度来看,环境成本同样不容忽视。当用户使用Mistral Large2进行一次标准的文本生成任务时,比如输出约400个Token的内容(相当于一页文本),系统会产生1.14克的二氧化碳排放,同时消耗45毫升水资源。虽然单次使用的环境影响看似微小,但考虑到AI模型的广泛应用和高频使用,累积效应将十分可观。 报告中最具价值的发现之一是模型规模与环境影响之间的直接关系。研究显示,在产生相同数量的推理输出时,不...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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