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腾讯披露:有足够芯片做 AI 训练,不会过度依赖现有 GPU 资源

8月14日消息,发布2025年第二季度财报后,腾讯8月13日晚间召开业绩交流会。最新财报中,AI是一大关键词。业绩交流会上,腾讯管理层也重点谈到AI。 腾讯管理层表示,公司密切关注AI开发进度,关注大模型性能演进,通过理解用户需求和习惯改进AI产品,同时也着眼让AI提高现有业务的效率,例如广告、游戏、金融科技。 对于AI运算依托的芯片,腾讯管理层表示,芯片进口的情况还需要观察。腾讯目前有足够的芯片来做训练,并升级现有模型,推理方面则有不同的芯片选择。在软件方面,公司也会进一步改进,以提高推理效率,从而减少对芯片能力的依赖,腾讯会尝试在相同数量的芯片上运行更多工作负载。 腾讯此前计划增加今年的资本开支,用于支持AI相关的业务等。在第一季度资本开支同比增长91%的基础上,第二季度资本开支同比增长119%至191亿元。 腾讯管理层在业绩交流会上表示,对于资本支出目标,公司尚未进行新的修改。更早前,国家网信办就美国英伟达算力芯片H20漏洞后门安全风险约谈该公司,也算是变相给国内公司采购时敲响警钟。

谷歌发布 2.7 亿参数的多模态模型:Gemma 3 270M

谷歌发布了专为任务特定微调设计的 2.7 亿参数紧凑模型 Gemma 3 270M,该模型具备高能效和内置指令遵循能力,并支持 INT4 精度运行。Gemma 3 270M 包含 1.7 亿嵌入参数、1 亿 Transformer 参数以及 25.6 万词汇量,为特定领域和语言的微调提供了坚实的基础。 Gemma 3 270M 具有很高的能效。它提供了生产就绪的量化感知训练(QAT)检查点,支持在 INT4 精度下运行,性能损失极小,非常适用于资源受限的设备。模型还附带了指令微调版本,可实现开箱即用。该模型的核心价值在于通过微调释放其潜力,能够高精度、高速度且经济高效地执行文本分类、数据提取等任务。 它适用于情感分析、实体提取、查询路由等高吞吐量、定义明确的任务。其小巧的尺寸支持快速微调迭代和设备上运行,确保了用户隐私。开发者可以通过 Hugging Face、Ollama、Kaggle、LM Studio 和 Docker 下载 Gemma 3 270M。 它支持在 Vertex AI、llama.cpp、Gemma.cpp、LiteRT、Keras 和 MLX 等多种推理工具上运行...

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Spring

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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。