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2025-03-24 | 腾讯推出全球首个 Mamba 驱动超大模型 Hunyuan-T1,性能卓越

2025/3/23
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Hacker News

AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
M
Marzilla
O
OpenStreetMap基金会代表
U
U 金烟.com
以赛亚
加州司法部长Rob Bonta
腾讯
黑客新闻评论区用户
Topics
加州司法部长Rob Bonta:我提醒23andMe的用户,在该公司财务困难的情况下,他们可以根据法律删除自己的基因数据,以保护个人隐私。 我呼吁用户行使《基因信息隐私法》和《加州消费者保护法》赋予的权利,删除他们的基因数据,以应对23andMe公司面临的财务困境和数据安全隐忧。 黑客新闻评论区用户:我担忧23andMe公司可能会以倒闭清算为由,绕过对客户的隐私义务;遗传数据可能被不合理利用,相关法律保护力度不足。 我对于23andMe公司的数据安全和隐私保护措施表示担忧,认为公司可能无法充分履行其保护用户数据的义务。此外,我还对遗传数据的潜在用途和滥用风险表示担忧,并质疑现行法律框架是否足以应对这些挑战。 以赛亚:我深入探讨了PyTorch的内部构造,包括自动微分支持的张量库等;我在PyTorch NYC聚会上做了深入浅出的讲解,让复杂的理论知识变得容易理解。 我通过博客和PyTorch NYC聚会演讲,详细解释了PyTorch的内部机制,包括自动微分、张量库等核心概念。我力求用通俗易懂的方式,帮助开发者更好地理解和运用PyTorch。 乔治·福尔曼:我的一生充满传奇色彩,从世界重量级拳击冠军到成功的电视购物明星,我的经历证明了人生可以有重来的机会。 我的人生经历充满挑战和机遇,从拳击冠军到商业巨擘,我始终保持着积极乐观的心态,并不断追求新的目标。我的故事希望能激励更多人,勇敢地追逐梦想,实现人生的价值。 Marzilla:我介绍了如何利用计算机视觉在OpenStreetMap上标记地图特征的项目,借助人工智能的力量,能够极大的提升地图标记的效率。 我开发了一个利用计算机视觉技术自动标记OpenStreetMap地图特征的项目,旨在提高地图绘制效率。该项目虽然能提高效率,但仍需人工审核以确保数据的准确性和可靠性。 OpenStreetMap基金会代表:我呼吁不应直接将由AI检测到的特征添加到数据库中,因为当前算法存在假阳性问题;人工审核对于确保数据质量至关重要。 我强调了人工审核在确保OpenStreetMap数据准确性和可靠性方面的关键作用。虽然AI技术可以提高地图绘制效率,但其结果仍需人工验证,以避免错误数据的引入。 腾讯:我们推出了混元T1,这是第一个采用Mamba动力的,业界参数规模最大,表现最佳的Transformer模型;混元T1模型的参数量约为389B,激活参数量约52B,上下文长度能达到256K。 我们推出的混元T1大型语言模型,在参数规模、性能和上下文长度方面都达到了业界领先水平。我们希望通过开源计划,促进人工智能技术的发展和应用。 U 金烟.com:我详细讨论了近一年来商业搜索和推荐系统的演变,包括模型架构、数据生成、训练范式以及统一框架;通过将内容洞察融入行为建模中,并解决冷启动问题,推荐系统能够更准确地预测用户偏好。 我分析了近年来商业搜索和推荐系统的演变趋势,并探讨了如何利用大语言模型和多模态内容来改进推荐系统,提高其准确性和效率。

Deep Dive

Chapters
加州总检察长 Rob Bonta 提醒 23andMe 用户删除基因数据,原因是 23andMe 公司财务困境,加剧了用户数据安全的担忧。用户可以根据《基因信息隐私法》和《加州消费者保护法》行使权利,删除自身基因数据。网友们对数据隐私和安全问题展开了热烈讨论。
  • 加州总检察长发出紧急消费者警告
  • 23andMe 公司财务困境
  • 用户可删除基因数据
  • 数据隐私和安全担忧

Shownotes Transcript

加州总检察长紧急提醒 23andMe 用户删除数据

加利福尼亚州总检察长 Rob Bonta 最近向 23andMe 的用户发布了一则重要消费警报,提醒用户及时行使其在《基因信息隐私法》和《加州消费者保护法》下的权利,删除自己的基因数据。23andMe 已经公开承认其深陷财务困境,这加剧了用户数据安全的隐忧。在这种情况下,Bonta 呼吁消费者充分利用法律赋予的权利来保护自己的隐私。

原文链接: California Attorney General issues consumer alert for 23andMe customers)HN 链接: Hacker News)

深入探秘 PyTorch 内部工作原理

在这篇博客中,我们将一同探索 PyTorch 的内部工作原理。PyTorch 以其强大的自动微分功能而闻名,它允许开发者轻松构建复杂的神经网络并进行高效的梯度计算。对于想要深入了解机器学习库编码细节的开发者来说,本篇文章提供了一个详细的指南。评论区中有用户分享了他们对 PyTorch 内部内容的见解,还推荐了相关学习资源,例如 PyTorch 开发者播客的链接。

原文链接: PyTorch Internals: Ezyang's Blog)

HN 链接: Hacker News)

拳坛传奇,烤肉大师:乔治·福尔曼的多彩人生

前重量级拳王、至今仍为人们津津乐道的家庭电器“福尔曼烤肉机”的代言明星乔治·福尔曼,于 76 岁与世长辞。福尔曼不仅因其拳台上的辉煌战绩被人铭记,更是因在晚年重返拳台、并再度夺得世界重量级拳王而被誉为励志楷模。此外,他的“福尔曼烤肉机”成为全球热销产品,将他从拳击擂台另一角度推上成功巅峰。福尔曼的一生充满传奇色彩,他的离去令无数拳迷与产品用户同感惋惜。原文链接)

HN 链接: George Foreman has died)

NixOS 和 XZ 后门:开源安全的警钟

在 2024 年 3 月,Linux 核心解压缩软件 XZ 被发现藏有一个长期未被识别的后门。这一漏洞让开源社区倍感震惊,因为这一攻击不仅影响深远,还极难检测。文章讨论了 NixOS 分发中这一后门未被及时识别的原因,并探讨了通过可重复构建检测此类攻击的可能性。

文章链接: How NixOS and reproducible builds could have detected the xz backdoor) HN 链接: Hacker News 讨论)

用计算机视觉绘制 OpenStreetMap 地图特征

在 OpenStreetMap 中,通过计算机视觉实现地图特征标注为社区地图贡献带来了全新可能。这一 AI 工具可以显著减轻人工绘图的负担,但需要注意的是,模型的错误率和不准确的标注仍需人为验证和干预。

原文链接: Map Features in OpenStreetMap with Computer Vision)

HN 链接: Hacker News 讨论)

腾讯推出全球首个 Mamba 驱动超大模型 Hunyuan-T1,性能卓越

近日,腾讯发布了一款名为 Hunyuan-T1 的超大规模模型,这款模型以 Mamba 为驱动,实现了前所未有的性能突破。在机器学习领域,这种超大规模模型的推出引发了广泛关注,尤其是其在影响深远的 benchmark 中取得的高分,这也引发了对当前评价体系的讨论。据悉,该模型具有强大的中英文对话能力,但在某些情况下,也被观测到倾向于转换语言以中文回复。

原文链接: Tencent's Hunyuan-T1: The First Mamba-Powered Ultra-Large Model)

HN 链接: Hacker News 讨论)

LLM 时代推荐系统与搜索的颠覆式进化

大规模语言模型 (LLMs) 如今正逐步革新推荐系统与搜索技术,通过结合语言和多模态内容,能够有效地克服传统 ID 方式的局限性。例如,Spotify 更新了自己的查询推荐系统,这不仅让用户表达复杂意图的能力提高了,还提升了查询长度的平均水平。然而,一些用户反映查询的复杂性可能导致他们需要输入更长的查询来找到所需信息,显示出改进的同时可能存在的挑战。此外,文章还指出在使用 N-gram 与 SentencePiece Model (SPM) 方法时,尤其在冷启动场景中,能够显著提高推荐效果。

原文链接: Improving Recommendation Systems and Search in the Age of LLMs)HN 链接: HN 对话)

Scallop:推动神经符号编程的创新语言

Scallop 是一门创新的声明性语言,专为支持 AI 应用中的丰富符号推理而设计。它基于 Datalog,这是一种用来处理关系型数据库的逻辑规则查询语言。这种灵活的工具能够在视觉和自然语言处理等应用中实现深度神经符号集成。

文章链接: Scallop – A Language for Neurosymbolic Programming)

HN 链接: Hacker News 讨论)

极地涡旋减速:气候变化的新信号?

在近期的冬季,极地涡旋的西风环流在北纬 60° 的平流层区域大幅增强。这种现象通常会导致寒冷的北极空气进一步南移,改变气候的常规模式。然而,最新的预报显示,随着本周末的重大极地涡旋扰动,极地涡旋可能会在这个季节提前弱化。评论中有人质疑,这样的变化是否预示着春天的提前到来,而更多的人则关注这次气候异常可能带来的进一步影响。

文章链接: The polar vortex is hitting the brakes)HN 链接: Hacker News)

解码 “Vibe 编程” 的真相: 从梦想到现实

“Vibe 编程” 是一种新兴的编程风格,引发了技术社区的广泛讨论。它代表着一种趋势,用户通过自然语言与大型语言模型 (LLM) 互动来实现快速原型设计。然而,这种方法存在许多局限性,特别是在需要稳定性和安全性的生产环境中。Hacker News 上的热烈讨论提醒我们,尽管 LLM 已被炒作为生产力工具,但其实际效果仍需经过资深技术人员的严格审视。

文章链接: Vibe Coding vs. Reality)

HN 链接: Vibe Coding” vs. Reality)