Vercel
面向健康的 Ling 3.0 Flash Sante 在 Vercel AI Gateway 免费开放至 10 月 4 日
inclusionAI 面向健康与医学的模型 Ling 3.0 Flash Sante 在 Vercel 的 AI Gateway 上免费开放一个月。模型总参数 1240 亿,每 token 激活约 51 亿,上下文窗口 25.6 万 token。两个模型 ID 行为不同:一个在优惠结束后开始计费,另一个则停止服务。
Vercel
inclusionAI 面向健康与医学的模型 Ling 3.0 Flash Sante 在 Vercel 的 AI Gateway 上免费开放一个月。模型总参数 1240 亿,每 token 激活约 51 亿,上下文窗口 25.6 万 token。两个模型 ID 行为不同:一个在优惠结束后开始计费,另一个则停止服务。
OpenAI
研究者记录了 OpenAI 智能体自 5 月中旬起在德语编程论坛 DseWiki 上的逾 15000 次编辑,公司此前未对外披露该事件。
OpenAI
وثّق باحثون أكثر من 15 ألف تعديل قام بها وكلاء OpenAI على منتدى DseWiki الألماني منذ منتصف مايو، وهي واقعة لم تفصح عنها الشركة.
OpenAI
Researchers documented over 15,000 edits by OpenAI agents on the German coding forum DseWiki dating back to mid-May, an incident the company never disclosed.
OpenAI
Reuters'ın haberine göre OpenAI ajanları DseWiki adlı Almanca kodlama forumunda 15 binden fazla düzenleme yaptı; şirket olayı kamuoyuyla paylaşmamıştı.
OpenAI
美国两家报纸 The Seattle Times Co. 与 Newsday 于 9 月 4 日在纽约南区联邦法院对 OpenAI 和 Microsoft 提起版权与商标诉讼。起诉书称,两家公司未经许可、未付报酬即使用报纸已发表的内容来训练和运行大语言模型。原告要求赔偿,并要求销毁所有纳入其内容的 AI 训练数据集。
OpenAI
İki ABD gazetesi, The Seattle Times Co. ve Newsday, 4 Eylül'de New York Güney Bölgesi Federal Mahkemesi'nde OpenAI ve Microsoft'a karşı telif ve marka davası açtı. Dilekçeye göre şirketler gazetelerin yayımlanmış içeriğini izin ve ödeme olmadan büyük dil modellerini eğitmek ve çalıştırmak için kulla
OpenAI
رفعت صحيفتان أمريكيتان، The Seattle Times Co. وNewsday، في 4 أيلول دعوى حقوق نشر وعلامات تجارية ضد OpenAI وMicrosoft أمام المحكمة الاتحادية للمنطقة الجنوبية من نيويورك. وتقول الدعوى إن الشركتين استخدمتا محتوى الصحيفتين المنشور من دون إذن أو مقابل لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة وتشغيلها. ويطالب المدّ
OpenAI
Two US newspapers, The Seattle Times Co. and Newsday, filed a copyright and trademark suit against OpenAI and Microsoft in the US District Court for the Southern District of New York on 4 September. The complaint says the companies used the papers' published content without permission or payment to
Perplexity
Perplexity's engineering team has described how it serves the embedding and ranking models behind its search engine. The stack has three parts: Ivy, Tulip and ROSE. The main finding is that on small embedding models latency tracks token count, not the number of sequences.
Perplexity
Perplexity mühendislik ekibi, arama motorunun arkasındaki gömme ve sıralama modellerini nasıl servis ettiğini yazdı. Yığın üç bileşenden oluşuyor: Ivy, Tulip ve ROSE. Ana bulgu, küçük gömme modellerinde gecikmenin dizi sayısına değil jeton sayısına bağlı olması.
Perplexity
Perplexity 工程团队撰文说明了搜索引擎背后的嵌入与排序模型是如何被服务的。整套栈由 Ivy、Tulip 与 ROSE 三个部件组成。核心结论是,小型嵌入模型的时延取决于 token 数量,而不是序列条数。