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MiniMax 启动期权增发奖励

MiniMax已启动期权增发事宜,根据员工对公司的贡献程度不同,激励在几十万美金到几百万美金不等;涵盖算法、工程等全序列核心贡献员工,以鼓励员工大胆追求AGI。 据了解,本次期权发放来自于全员会口头通知,不仅模型算法,产品、市场、增长、职能等岗位都在其中(包含正职和实习生);后续还会继续对突出贡献者进行即时期权激励。 官网资料显示,MiniMax 成立于 2022年初,以“与所有人共创智能”为使命,致力于推动人工智能科技前沿发展,实现通用人工智能(AGI)。 目前,MiniMax自主研发了一系列多模态通用大模型,包括MiniMax M1、Hailuo-02、Speech-02和Music-01,具备超长上下文处理能力,能够理解、生成并整合包括文本、音频、图像、视频和音乐在内的多种模态。 并基于这些自研模型面向全球推出一系列AI原生产品,包括MiniMax、海螺AI、MiniMax Audio、星野等,以及面向企业和开发者的开放平台。 数据表明,MiniMax的自研多模态模型及AI原生应用已累计为来自超过200个国家及地区的逾 1.57亿名个人用户,以及来自超过90个国家及地区的50,0...

OpenBMB 发布并开源 MiniCPM 4.1-8B

OpenBMB正式推出并开源MiniCPM4.1-8B,这是首个开源的混合推理大语言模型,该模型通过系统性创新实现了端侧极致效率,支持深度推理模式与非推理模式一键切换。 该系列在 8B 参数规模下通过模型架构、训练数据、训练算法和推理系统四个维度的系统性创新,实现端侧极致效率。 模型亮点 首个原生稀疏架构的深思考模型,通过可训练稀疏注意力创新,代码、数学推理等任务的推理速度比同尺寸开源模型快 3 倍以上 知识、推理、编程、指令遵循等 15 个评测基准,取得综合平均分同尺寸模型第一 支持高效双频换挡:长文本用稀疏,短文本用稠密 端侧友好,在 128K 长文本场景下,MiniCPM 4.1 相较于 Qwen3-8B 仅需 25% 的缓存存储空间 MiniCPM4.1-8B 采用 InfLLM v2 可训练稀疏注意力机制,在 128K 长文本场景下每个 token 仅与不到 5% 的 token 计算相关性,显著降低长文本计算开销;原生支持 65,536 token 上下文,通过 LongRoPE 可扩展至 131,072 token。 目前,模型已在 Github、Hugging Face...

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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。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。