
MiroMind的MiroThinker 1.5:万亿级AI,成本仅为一小部分
MiroMind的MiroThinker 1.5,一个拥有300亿参数的模型,以显著降低的成本实现了与万亿参数AI系统相当的性能,标志着向高效且可部署的AI代理迈出了一大步。 这一进步为企业提供了用于复杂推理和工具使用的开放权重替代方案,挑战了对昂贵、专有模型和专用代理的依赖。 通过优先考虑可验证的推理,MiroThinker 1.5还旨在缓解AI幻觉这一长期存在的挑战,为更可靠的实际应用铺平道路。


根据亥姆霍兹极地与海洋研究中心阿尔弗雷德·韦格纳研究所的研究人员称,格陵兰岛79N冰川上的一个融水湖,最早于1995年被发现,一直通过裂缝和垂直冰井以突然、剧烈的方式排水。近年来,这些排水事件加速发生,形成了不寻常的三角形断裂模式,并在数小时内将水淹没冰川底部。
科学家观察到,在某些情况下,流出的水甚至抬升了冰川,从下方产生了类似水泡的效果。湖泊本身的形成是一个相对较新的现象,因为观测记录表明,在1995年之前,79N冰川的该区域不存在此类湖泊。
快速排水正在通过裂缝和被称为冰臼的垂直竖井发生。当融水冲过这些管道时,它到达冰川底部,润滑冰和基岩之间的界面。这种润滑可以加速冰川向海洋的流动,从而导致海平面上升。观察到的三角形断裂模式是排水对周围冰施加巨大压力的结果。
这种加速排水的影响对于理解79N冰川(格陵兰岛最大的剩余冰架之一)未来的稳定性具有重要意义。研究人员现在质疑冰川是否还能恢复到以前的融化和再冻结的季节性节奏。这些排水事件的频率和强度增加表明,可能会转向一种新的、不太稳定的状态。
阿尔弗雷德·韦格纳研究所计划继续使用卫星图像、无人机调查和现场测量相结合的方式来监测79N冰川。科学家们希望开发出更复杂的模型,可以预测冰川的未来行为及其对海平面上升的贡献。这些模型可能会结合人工智能 (AI) 来分析大型数据集,并识别通过传统方法不易发现的模式。可以训练人工智能算法来识别冰层厚度、表面海拔和融水排水模式的细微变化,从而为潜在的不稳定性提供早期预警。
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