AI 模型與研究

「1-bit」把刪掉的專家算零，72.12 GB 也不是完整下載量。從有效 bit 分母到共享 Engram、引擎版本與三本硬體容量帳，學會在下載前選對 Coder 或未裁剪量化版。

少讀一半資料，為什麼書架仍要一樣大？用八筆 QKV 手算、研究成績單與部署檢查，分開評估 LSA 的速度、顯存與答案完整性。

Ricursive 開放 65B 稠密模型，80.52 分是開發者自報；NVFP4 檢查點約 57.2 GB。拆開測試框架、總參數與啟用參數，理解下載之後還要驗什麼。

騰訊 Hy4 正式版新增視覺理解與電腦操作。拆清產品上線、內部評測與權重開放計畫，判斷從看懂畫面到可靠交件，還需要哪些證據。

Anthropic 公開 FlashProve 研究原型，讓模型輸出與承諾權重相連。拆清 110 tokens／秒的分母、驗證覆蓋、exact match 與 clipped gap，以及 Lean 證明和實作的界線。

用四份公開遊戲權重學會設計小型盲測：固定版本、匿名材料、工具隔離與分開評分。本次驗證材料準備器，模型觀察引用原始紀錄。

CUA-Master 把教學影片轉成可組合、可驗收的電腦操作任務。拆清 80.2 與 36.9 的測試設定，以及強標註模型、快照重試和訓練成本的證據界線。

SemiAnalysis 的 GDPx v1.0 把 Agent 放進 11 個專業領域，領先模型綜合分數為 12%。從評分權重、公開任務與安全邊界，理解這張榜單能說什麼，以及哪些經濟結論不能直接推出。

Deep Principle 把實驗紀錄與探索軌跡帶進科學模型後訓練。開放權重增加了可測試性；榜單、成本估算與材料搜尋，卻仍要各自核對證據。