轻量化模型

科技人工智能

深圳团队发布材料科学智能体 预测准确率提升66%成本降低95%

中国科学院深圳先进技术研究院喻学锋研究团队在《自然-机器智能》期刊发布了材料科学领域首个轻量化双模型协作智能体MatBrain。该智能体由参数量分别为30亿和14亿的Mat-R1和Mat-T1两个轻量化模型组成,在材料研究中的预测综合准确率相比GPT-5、DeepSeek-R1等大模型提升66%,部署成本降低95%。

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Inflect-Micro-v2:仅用936万参数实现完整文本转语音

开发者Owen Song独立完成并开源了Inflect-Micro-v2,这是一款参数量低于1000万的完整文本转语音(TTS)合成模型。该模型包含9,356,513个可部署参数,FP32格式下占用37.53 MB的存储空间。