Recursive 发布 40B 参数本地编程模型 Flint,展示 AI 驱动研发流程首个成果
据 The Decoder 报道,AI 初创公司 Recursive 公布其首个语言模型 Flint,这是一个 40B 参数的 MoE 模型,面向本地编程场景,由前 DeepMind 研究人员开发。该模型在四个月内借助公司自研的 Eureka Machine 完成,该系统可独立测试并优化架构。报道同时指出,Recursive 尚未证明这一方法能否真正带来可自我改进的 AI。
据 The Decoder 报道,AI 初创公司 Recursive 公布其首个语言模型 Flint,这是一个 40B 参数的 MoE 模型,面向本地编程场景,由前 DeepMind 研究人员开发。该模型在四个月内借助公司自研的 Eureka Machine 完成,该系统可独立测试并优化架构。报道同时指出,Recursive 尚未证明这一方法能否真正带来可自我改进的 AI。
据机器之心知乎专栏报道,田渊栋参与创立的 Recursive_SI 发布首个模型 Flint-40B-A2B,这是一款面向本地硬件运行的智能体编程模型。该模型为混合专家架构,总参数 400 亿,每生成一个 Token 仅激活 25 亿参数。报道称,该模型由公司自研的自动化研究系统 Eureka Machine 全程参与打造,在少量员工与 AI 智能体共同参与下,从零开始不到 4 个月完成。
机器之心知乎专栏介绍,KTransformers 提出让 CPU 直接参与 MoE 微调计算。此前为降低 GPU 显存需求,常见做法是用 CPU 内存存储专家权重,再通过 PCIe 搬到 GPU 计算;该消息称新方案让 CPU 直接参与计算,以缓解资源受限条件下难以微调超大模型的问题。
为什么值得看:对企业负责人而言,若团队需要微调或适配开源大模型,该方向可能降低对 GPU 显存的依赖,影响硬件成本与部署方式。但摘要未提供完整技术细节、实测效果与支持范围,需结合原文核实后再评估落地价值。