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first_img 字節討論訓練超 5 萬億參數模型,Seed 基模團隊調整架構

ChainCatcher 消息,据晚点 LatePost 報導,字節跳動正在討論訓練參數規模超 5 萬億的大模型,超過阿里 Qwen 3.8-Max(2.4 萬億)和月之暗面 K3(2.8 萬億),為目前國內已知最大規模方案。該計劃仍處早期,不代表最終一定發布。新模型擬由 Seed Foundation 負責人項亮主導,並與大語言模型預訓練數據負責人沈科合作,Seed 正據此重新梳理組織、劃分職責並分配資源。兩週前,字節跳動創始人張一鳴與 Seed 負責人吳永輝召開全員會。張一鳴安撫團隊稱訓大模型本就很難,一段時間內可接受落後,希望以追求智能上限為目標、跻身世界第一梯隊;他認可編程是當前關鍵方向,主張整合火山引擎、飛書與豆包資源以構築算力和數據優勢,同時提醒勿被單一熱點牽著走。他表揚 Seedance 的差異化領先,並明確反對蒸餾,認為其難以真正超越,應從更底層構建 AGI 壁壘,並表示公司將在 AI 上持續加大投入。過去半年 Seed 多模態表現突出,Seedance 2.0、Seedream 等帶動火山引擎 MaaS,但語言模型 Seed 2.0 市場反響有限,Coding 能力落後影響收入結構。字節已高薪引入郭達雅專攻 Coding,並收攏相關資源。面對行業普遍做大模型尺寸的趨勢,字節希望以更大規模爭取彎道超車,同時推動取消賽馬、打破部門牆,集中力量攻堅。

Attestable 完成 AI 可驗證技術突破,獲 2000 萬美元種子輪融資

ChainCatcher 消息,AI 安全初創公司 Attestable 宣布正式成立,並完成 2000 萬美元種子輪融資。本輪融資由 Altimeter Capital 的 Jamin Ball 和 TLV Partners 的 Yonatan Mandelbaum 領投,Halcyon Futures、Cerca Partners 等機構及多位投資人參與。Attestable 創始人 Yogi 表示,隨著 AI 逐漸進入關鍵基礎設施、國家安全以及大型企業系統,如何驗證 AI 運行過程的可信度成為全球面臨的重要問題。公司希望構建面向前沿 AI 實驗室、關鍵基礎設施和國家級應用的通用驗證層。據介紹,Attestable 通過零知識證明(Zero-Knowledge Proof)技術,將對 AI 系統的信任從數據中心轉移至數學驗證機制。該技術可以證明某個經過批准的模型、模型權重、輸入數據及運行策略確實生成了特定輸出,同時不會洩露模型參數或用戶隱私數據,也無需重新運行模型即可完成驗證。Attestable 表示,其技術目前已在單張 NVIDIA H100 GPU 上實現對 Meta Muse Glimmer 30B 模型的驗證推理,達到每秒 85 個 token 的速度。生成的證明文件較小,並具備抗量子安全特性,可快速完成驗證。對此,以太坊聯合創始人 Vitalik Buterin 發文表示,並稱這一成果意味著大型語言模型零知識證明的性能損耗已接近位數級別。他表示,下一步挑戰是進一步降低全同態加密(FHE)等技術的性能開銷。
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ChainCatcher 與創新者共建Web3世界