Socher 曝 Flint 背后 Eureka 机器:全自动化 AI 研究,小团队 4 个月造出模型
RichardSocher · x · 2026-10-22
Richard Socher 透露,Flint 模型是「Eureka Machine」的实战检验——一套自动化 AI 研究系统,能跑完「构思→实现→验证」的完整研究循环,并依据结果决定下一步尝试。Flint 的开发几乎处处用到它,使很小的团队在不到 4 个月内造出模型。
Eureka 的具体贡献包括:更稀疏的模型结构、低比特训练(把模型体积缩小 71% 而质量几乎无损)以及自定义 kernel。性能上,Flint 在 M4 Pro MacBook Pro 上跑出 125+ tokens/s,在 64GB NVIDIA RTX Spark 上 150+ tokens/s;短上下文比同档模型快最多 2 倍,比编码得分相近的稠密模型快 5 倍以上,且数据留在本地、可离线运行。
所属事件:Recursive 发布开源 40B MoE 编码模型 Flint,可本地高速运行(41 条相关)→
「模型」频道最新
- 博主实测 Voxtral 3 法语语音:官方榜单漂亮,实测疑云重重 — emmanuelvivier · 2026-10-22
- Datalab 开源 Indra OCR:仅 1M 参数,CPU 上跑出 44 页/秒 — generativist · 2026-10-22
- 前 DeepSeek 研究员周亦博发布 Flint 首个模型 — ChengleiSi · 2026-10-22
- Kimi K2.7 在 2400 个编程任务上后训练,DeepSWE 提升 17.7 个百分点 — echen · 2026-10-22
- 用户实测 Google 搜索 AI:响应快、准确,免费无限量成杀手锏 — Jumpy-Cobbler1020 · 2026-10-22
- 9B 微调模型 Argos 安全上下文选型击败 GPT-6 Astra 与 Claude Opus 5.5 — LangChain · 2026-10-22