arXiv cs.AI 收录的论文提出 ZGCM-1，一个完全开放、从零开始训练的 7B 稠密基础模型，其设计目标是在数据、系统与算法三个层面实现极致效率。
论文给出的核心前提是：紧凑模型无法被动地记忆开放网络内容，但可以通过将审慎的内部思考与主动的外部工具使用相结合，突破参数容量限制。为在 256K 上下文长度上支撑这一范式，研究团队开发了一套端到端的高效率
来源：arXiv cs.AI
arXiv cs.AI 收录的论文提出 ZGCM-1，一个完全开放、从零开始训练的 7B 稠密基础模型，其设计目标是在数据、系统与算法三个层面实现极致效率。
论文给出的核心前提是：紧凑模型无法被动地记忆开放网络内容，但可以通过将审慎的内部思考与主动的外部工具使用相结合，突破参数容量限制。为在 256K 上下文长度上支撑这一范式，研究团队开发了一套端到端的高效率
来源：arXiv cs.AI