MiniCPM4.1-8B是一款专为终端设备优化的8亿参数大语言模型，通过架构创新实现了高效边缘计算。其核心创新包括：1）高效注意力机制设计，减少30%计算开销；2）InfLLM v2可训练稀疏注意力，仅计算关键token间的注意力，降低长序列处理复杂度；3）参数精细分配策略，在保持性能的同时优化存储需求。该模型采用合并QKV投影、优化张量操作等技术，显著提升了在资源受限设备上的推理效率，为移动端

Google推出的EmbeddingGemma-300M是一款革命性的轻量级文本嵌入模型，凭借仅3亿参数的紧凑架构实现了卓越性能。该模型基于Gemma 3技术，支持2048标记的上下文长度和多语言处理，特别优化了搜索检索任务。其核心创新包括Matryoshka表示学习技术，允许动态调整嵌入维度（768/512/256/128维），在精度和效率间灵活权衡。模型通过任务特定提示模板（如检索、问答、分类

‌核心架构‌：基于Latent Diffusion Model（LDM），通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练，支持512x512分辨率生成，兼容二次元与写实风格混合创作‌12。‌核心架构‌：采用MM-DiT（多模态Diffusion Transformer），文本与图像特征通过独立权重分支处理，增强跨模态对齐能力‌23。‌SVD（Stable Video Diffusion）‌：基于时序扩展

MiniCPM-V-4_5：边缘设备上的多模态AI革命 本文介绍了突破性的MiniCPM-V-4_5视觉语言模型，它通过创新的3D重采样器实现96倍视频压缩，结合LLaVA-UHD架构处理180万像素图像，在8B参数下超越GPT-4o等商业大模型。核心技术包括：1）时空联合压缩的3D注意力机制，高效处理高帧率视频；2）自适应分块策略动态分配计算资源；3）统一OCR与文档知识的学习框架。该模型支持设

MiniCPM-V-4_5：边缘设备上的多模态AI革命 本文介绍了突破性的MiniCPM-V-4_5视觉语言模型，它通过创新的3D重采样器实现96倍视频压缩，结合LLaVA-UHD架构处理180万像素图像，在8B参数下超越GPT-4o等商业大模型。核心技术包括：1）时空联合压缩的3D注意力机制，高效处理高帧率视频；2）自适应分块策略动态分配计算资源；3）统一OCR与文档知识的学习框架。该模型支持设

摘要： Kimi-K2-Instruct-0905是Moonshot AI推出的革命性万亿参数MoE模型，采用混合专家架构实现高效计算。其核心创新包括：1)稀疏激活机制，仅激活320亿参数；2)负载均衡技术确保专家网络均衡利用；3)优化的多头注意力机制(64头，7168隐藏维度)。模型在代码生成和智能代理任务中表现卓越，通过旋转位置编码等技术提升性能，为AI编程助手设定了新标准。

摘要： Kimi-K2-Instruct-0905是Moonshot AI推出的革命性万亿参数MoE模型，采用混合专家架构实现高效计算。其核心创新包括：1)稀疏激活机制，仅激活320亿参数；2)负载均衡技术确保专家网络均衡利用；3)优化的多头注意力机制(64头，7168隐藏维度)。模型在代码生成和智能代理任务中表现卓越，通过旋转位置编码等技术提升性能，为AI编程助手设定了新标准。

GeoGPT-R1-Preview是专为地球科学设计的大规模AI模型，基于Qwen2.5-72B架构优化，采用旋转位置编码(RoPE)和RMSNorm等先进技术，显著提升了处理地球科学长文本的能力。该模型通过专业化注意力机制和地球科学数据集的训练，能够有效理解地质学、气象学等领域的复杂概念和关系。架构上采用8192维隐藏层、64个注意力头和80层Transformer，支持32k上下文长度，为地球

天一大模型：AI赋能天文学研究的新范式 国家天文台与之江实验室联合研发的天一大模型（AstroOne）开创了人工智能与天文学融合的新时代。面对现代天文观测产生的海量数据（如FAST年20PB、SKA预计年600EB），传统处理方法已无法满足需求。AstroOne采用分层架构设计，整合文本、光谱和图像多模态数据处理能力，配备专门的天文词汇表和物理参数预测模块。该模型不仅能高效处理异构天文数据，还能进

金乌-太阳大模型：天文AI的多模态创新 国家天文台怀柔基地研发的"金乌-太阳大模型"是天文研究领域的突破性进展。该模型基于Qwen2架构，创新性地融合了多模态数据处理能力，实现了太阳物理知识问答、图像识别分析和耀斑爆发预报三大核心功能。模型采用双编码器-单解码器设计，整合文本、图像和科学数据编码器，并引入专门的天文注意力机制，有效捕捉太阳活动的时空关联特征。在耀斑预报任务中，模