STAT News18:08Комбинированная терапия от Lilly получила одобрение для лечения рака грудиThe Guardian Science17:00Ученые сообщают о нарушении планетарных границ для жизни на ЗемлеМедвестник13:16Роспотребнадзор зарегистрировал первый в мире CRISPR-тест на устойчивость к антибиотикамSTAT News11:30FDA одобрила новый препарат для лечения рака поджелудочной железыPhys.org02:40Новая технология увеличивает производство белка с помощью кольцевой мРНКOilPrice01:00Мировые цены на дизель достигают рекордов из-за нехватки перерабатывающих мощностейBBC Business00:34Paramount достиг соглашения по иску с США, открывая путь к слиянию с Warner Bros.OilPrice00:00Переход к новым источникам энергии: ускорение спроса на электроэнергиюCryptoPotato23:34Биткойн достигает $87,000, вызывая ликвидации на сумму $1 миллиардForbes23:09Paramount достиг соглашения по делу, открывающему путь к слиянию с Warner Bros.

vestka

Z.ai представила новую мультимодальную модель GLM-5.3-Flash

Компания Z.ai представила новую модель GLM-5.3-Flash, которая включает в себя 320 миллиардов параметров и поддерживает нативную мультимодальность. Эта модель способна обрабатывать контекст длиной до 1 миллиона токенов, что значительно расширяет ее возможности в различных приложениях.

Главной особенностью GLM-5.3-Flash является использование гибридной архитектуры, которая сочетает sparse attention и linear attention. Это позволяет снизить объем вычислений attention в 3,01 раза по сравнению с предыдущей моделью GLM-5.3, а также уменьшить размер KV-cache в 4,44 раза, что делает модель более эффективной.

Запуск GLM-5.3-Flash может оказать значительное влияние на развитие технологий обработки естественного языка и мультимодальных систем. Увеличение параметров и улучшение архитектуры открывают новые возможности для разработчиков и исследователей, что может привести к созданию более сложных и мощных приложений в области AI.

Главное

  • Модель GLM-5.3-Flash имеет 320 миллиардов параметров.
  • Поддерживает контекст длиной до 1 миллиона токенов.
  • Снижает объем вычислений attention в 3,01 раза по сравнению с GLM-5.3.
  • Размер KV-cache уменьшен в 4,44 раза.

Упомянуто

Важное из дайджеста

Открыть полный дайджест →