Mamba挑战Transformer！ | 月之暗面开源K2 | 阿里云发布Qwen Chat

🚀 Mamba架构挑战Transformer，Tokenizer时代或终结？
🔥 月之暗面开源万亿模型K2，AI竞赛再升级！
⚡ EasyCache：视频扩散模型推理加速新方案
🤖 Meta挖角OpenAI人才，强化多模态布局
💻 阿里云Qwen Chat客户端发布，优化AI交互体验

无Tokenizer时代真要来了？Mamba架构作者再发颠覆性论文，挑战Transformer

图为Mamba架构示意图 | 图源：研究团队

Transformer小心了！Mamba的幕后大佬最近扔出一颗重磅炸弹——一篇新论文直接叫板AI界的老大哥，甚至还扬言要干掉Tokenizer！Tokenizer可能要失业了？没错，这项研究让整个AI社区炸了锅，不少人觉得NLP领域的天要变了。

技术亮点

Mamba这次玩得真溜，它简化了模型输入的繁琐步骤。想想传统Transformer，还得靠Tokenizer把文本切来切去，Mamba却直接上手处理原始文本，省心又省力。实验里，它在NLP任务上表现不输Transformer，但计算开销愣是砍掉了30%以上。这对那些资源紧张的边缘设备，简直是雪中送炭啊！

行业反响

AI圈的反应可热闹了：支持派高呼这是NLP的革命起点，谨慎派却嘀咕着“再等等看”。但不管怎样，这波操作再次证明——AI创新的速度，快得让人喘不过气。（来源：研究团队论文）

月之暗面开源万亿模型K2，AI竞赛进入新阶段

图为K2模型在SWE Bench测试中的表现 | 图源：月之暗面

月之暗面放大招了！他们刚刚开源了K2这个万亿参数巨兽，总参数量飙到1T，激活参数也有32B。这摆明了是要和OpenAI掰手腕，尤其在代码生成和Agent任务上，K2简直秀翻了天。

性能突破

K2用的是MoE（Mixture of Experts）架构，专攻代码和Agent活儿。在SWE Bench等测试中，它不仅碾压一众开源模型，还差点追上GPT-4.1！TechCrunch都忍不住感叹：OpenAI这下得捏把汗了。

开源战略

月之暗面放话，开源K2是为了让AI技术更接地气，给开发者们送福利。这一招，怕是要逼得OpenAI连夜开会了。（来源：月之暗面官方发布）

EasyCache：无需训练的视频扩散模型推理加速方案

图为EasyCache的工作流程示意图 | 图源：研究团队

视频生成卡成PPT？EasyCache来救场了！这个新方案不用额外训练，就能给视频扩散模型装上加速器，效率嗖嗖往上窜。

技术原理

EasyCache的妙招是缓存机制——它动态识别视频帧里的重复信息，只重算变化部分，省时又省力。实验结果更绝：推理速度提升60%以上，画质还稳稳当当。

应用前景

这对实时视频生成和直播特效简直是福音，尤其适合那些配置不高的设备。《Nature》专家都夸它：这种不训练的优化法，在AI圈里可是稀罕货！（来源：研究团队论文）

Meta挖角OpenAI人才，强化多模态布局

图为Meta AI团队在研讨会上 | 图源：Meta官方

Meta又在挖墙脚了！这次直接从OpenAI撬走两名多模态核心大牛，还顺手收购了语音技术公司PlayAI。这一连串动作，明摆着是要在AI战场上加码冲锋。

挖角与收购

这两位大咖原本负责OpenAI的多模态模型，加盟后Meta的元宇宙和智能助手计划肯定要开挂。PlayAI的语音技术也会和Meta现有AI系统无缝融合。

市场反响

《TechCrunch》爆料，Meta在AI上的投资已超148亿美元。分析人士调侃：Meta这是要用人海战术，硬刚OpenAI和Google DeepMind啊！（来源：Meta官方声明）

阿里云Qwen Chat客户端发布，优化AI交互体验

图为通义千问Qwen Chat桌面客户端界面 | 图源：阿里云

阿里云出手了！新版Qwen Chat桌面客户端闪亮登场，集成MCP（Multi-Channel Processing）技术后，交互流畅得飞起。

性能优化

MCP支持多任务并行处理，响应延迟直降30%以上。开发者还能在客户端里直接调AI生成代码或调试建议，省事又高效。

未来计划

阿里云透露，下一步要推企业定制功能，把Qwen Chat玩出更多花样。

作者：程序员Left（全网同名）
职位：后端工程师
创作方向：AI前沿科技内容
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