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Liquid AI 最新实验性模型 LFM2-2.6B-Exp 发布

Liquid AI 正式发布了其最新实验性模型LFM2-2.6B-Exp,这一仅有2.6B(26亿)参数的小型开源模型,在多项关键基准测试中表现出色,尤其在指令跟随能力上超越了参数量高达数百亿的DeepSeek R1-0528。 LFM2-2.6B-Exp基于Liquid AI第二代Liquid Foundation Models(LFM2)系列的2.6B基础模型,通过纯强化学习(RL)方式进行后训练优化,无需监督微调暖启动或大型教师模型蒸馏。该模型继承了LFM2的混合架构优势,结合短程门控卷积和分组查询注意力(GQA),支持32K上下文长度,专为边缘设备(如手机、笔记本、物联网设备)设计,实现高效本地部署。 Liquid AI强调,该实验检查点主要针对指令跟随、知识问答和数学推理等领域进行优化,适用于代理工作流、RAG检索、数据提取、创意写作和多轮对话等场景。 最新基准测试结果显示: IFBench(指令跟随基准):得分大幅领先同级模型,甚至超越参数量263倍的DeepSeek R1-0528。 GPQA(研究生级知识问答):达到约42%,远超传统3B模型。 IFEval(指令严格遵...

联想将在 CES 发布全球首款“AI 超级智能体”,对标豆包手机助手

12月26日,联想集团宣布将在CES期间发布首款面向全球市场的“AI超级智能体”,定位为公司战略级应用,直接对标豆包手机助手。 根据公开资料整理,该智能体品牌名称暂未对外公布,但接近联想的知情人士透露,其AI能力将超越豆包手机助手,支持跨设备连接与统筹,覆盖手机、PC及IoT终端,旨在构建统一交互入口。 该人士曾观看过这款应用的测试版演示,据其介绍,不同于单一应用或语音助手,这一AI超级智能体可同时存在于联想旗下摩托罗拉手机、PC、平板以及可穿戴设备之间,在多终端之间无缝衔接使用。“这款超级智能体打通了联想的硬件生态,而且实现了跨设备、跨系统使用”。 该人士指出,这一超级智能体并非操作系统,而是可以连接不同AI能力与硬件终端的系统级应用,帮助用户在后台协调多个智能体,以实现类似于豆包手机助手的功能。除此之外,还可以通过文字、语音和环境感知与用户互动,并在长期使用中学习个人习惯。

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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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