uniopen 如何定制 Amazon Nova 以适配零售内容审核政策并部署到生产环境
uniopen 使用 Amazon SageMaker AI 对 Amazon Nova 2 Lite 进行基于 LoRA 的监督微调,并通过提示词优化适配其零售内容审核分类。
uniopen 使用 Amazon SageMaker AI 对 Amazon Nova 2 Lite 进行基于 LoRA 的监督微调,并通过提示词优化适配其零售内容审核分类。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,面向编码、计算机使用和专业工作,智能水平接近 Astra。其 API 输入和输出 token 价格均为 Astra 标准价格的五分之一。
推荐理由:原文将 GPT-6.1 Sol 定位为面向编码、计算机使用和专业工作的模型,并突出其相对 Astra 更低的 API token 价格。
NVIDIA Vera Rubin NVL72 首次提交 MLPerf Inference v6.1 预览结果,在 Qwen3-VL 上的吞吐量最高达到 GB300 NVL72 的 3.7x,在 DeepSeek-R1 上最高达到 2.5x。
推荐理由:文章集中比较 Vera Rubin 与 GB300 在吞吐、跨机架扩展和软件优化上的表现,呈现了影响推理成本的系统级因素。
IBM Granite Team 介绍 Granite 4.2 推理模型家族的构建过程,模型分为 3B、8B 和 30B 三种规模,均基于 Granite-4.1 基座模型进行后训练。
推荐理由:文章系统梳理了 Granite 4.2 从预训练、SFT 到多阶段 RL 的构建流程,并说明不同规模模型的智能体训练差异。
Liquid AI 发布 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 的 DSpark 草稿模型,通过 speculative decoding 在不改变 greedy decoding 输出的前提下提升推理速度。
推荐理由:LFM2.5-DSpark同时给出H100与M4 Max上的实测加速、函数调用延迟变化和llama.cpp及SGLang接入方式,便于评估部署收益。
Mistral AI 发布 Mistral OCR 4,新增 bounding boxes、区块类型分类和内联置信度分数,支持 170 种语言并可在单个容器中自托管。
推荐理由:OCR 4 将版面定位、区块分类和置信度整合进文档解析,并同时覆盖 API、Document AI 与自托管部署,便于按数据与流程需求选型。
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma,采用文本扩散和 26B MoE 架构,在专用 GPU 上实现最高 4 倍的文本生成速度。
推荐理由:DiffusionGemma展示了文本扩散在本地低并发推理中的速度优势,也明确交代了与标准 Gemma 4 的质量和云端成本取舍。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B,这是一款采用统一、无编码器架构的多模态模型,支持原生音频输入,并面向本地 Agent 工作流。模型性能接近 26B MoE,运行所需内存低于其一半,可在 16GB RAM 或统一内存的笔记本上本地运行。
推荐理由:Gemma 4 12B把原生音频与视觉输入、Agent 工作流和本地运行结合在一起,材料也给出了部署与开发入口。