留着纪念吧，好久没这样的感觉了 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 27 日消息，面壁智能今日联合清华大学、OpenBMB 开源社区正式发布 ForgeTrain—— 全球首个完全由 AI 编写、零人类代码介入的生产级大模型训练框架 。 面壁智能使用 ForgeTrain 在 华为昇腾 芯片上成功完成了面壁智能新一代「小钢炮」 MiniCPM5-1B 模型的预训练。评测结果显示，MiniCPM5-1B 的综合性能在全球同尺寸模型中处于领先水平，在 AA 榜单上位列 2B 规模以下 Top 1。 官方表示，这标志着「AI 写的框架 → 在国产芯片上运行 → 训出领先的 AI 模型」这一完整闭环被成功打通。 ForgeTrain 完全开源，同步发布 ForgeTrain 框架代码（完整的预训练框架）和 Agent Harness（制造 ForgeTrain 的完整工具链，包含评测标准、测试规约和智能体编排方案。任何团队都可以用它复现从逐比特对齐到性能反超的全过程）。 IT之家附开源链接如下： Github ： https://github.com/OpenBMB/ForgeTrain
IT之家 5 月 26 日消息，面壁智能今日联合清华大学、 OpenBMB 开源社区正式发布并开源最新一代端侧文本基座大模型 —— MiniCPM5-1B 。 官方表示，MiniCPM5-1B 仅以 1B 参数规模，在国际知名榜单 AA-Index（Artificial Analysis Intelligence Index）上 超越了所有 2B 参数以下模型 ；相比 3 个月前发布的 Qwen3.5-2B，MiniCPM5-1B 不仅效果更优，参数量还减少了一半。 该模型 INT4 量化后权重仅 0.5GB，能跑在手机上、跑在浏览器里。它的 Base Model 版本由面壁智能自主研发的 AI 训练框架 ForgeTrain 预训练完成 。 MiniCPM5-1B 现已全面开源，包括模型权重、训练数据集与部署方案。IT之家附相关链接如下： HuggingFace： https://huggingface.openbmb.com/model/openbmb/MiniCPM5-1B GitHub： https://github.com/OpenBMB/MiniCPM ModelScope： https://modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM5-1B GitCode： https://ai.gitcode.com/OpenBMB/MiniCPM5-1B 魔乐社区： https://modelers.cn/models/OpenBMB/MiniCPM5-1B
IT之家 5 月 25 日消息，面壁智能联合清华大学、OpenBMB 开源社区，今天正式发布并开源其在低比特大模型训练方向的最新成果 ——BitCPM-CANN。 官方表示，这是中国首个完全基于国产算力平台（华为昇腾）实现端到端训练并开源的三值（1.58-bit）大模型。从量化算子、训练算法到全链路框架，BitCPM-CANN 均在华为昇腾上原生完成 ，包含 0.5B、1B、3B、8B 四个模型尺寸，与同尺寸 MiniCPM4 全精度家族逐项对照评测，性能表现优异。 相比传统 BF16 精度，BitCPM-CANN 在推理阶段 释放约 6 倍显存红利 ，同时将模型能力保留率维持在 90%– 97.2 % 。 官方表示，对手机产业来说，6 倍的显存红利意味着， 一个 8B 参数的 BitCPM-CANN 大模型，可以轻松运行在当前主流旗舰手机之上 。 此外，面壁智能基于 MindSpeed × Megatron-LM 主干搭建了完整的低比特训练底座，包含环境适配、32K 长序列支持、并行策略、融合算子等完整工程体系。从此， 所有面向昇腾的低比特训练工作，都可建立在同一套公共基础设施之上 。 BitCPM-CANN 0.5B / 1B / 3B / 8B 全系列模型权重现已开源，IT之家附链接如下： HuggingFace ： https://huggingface.co/collections/openbmb/bitcpm-cann ModelScope ： https://modelscope.cn/collections/OpenBMB/BitCPM-CANN
Phosphene 是一款可以将任意视频当作 macOS 桌面壁纸、锁屏界面的工具。支持无限循环、多显示器、无卡顿、无抖动。@Appinn macOS 原生级别的视频壁纸 Phosphene 逆向了苹果私有框架 WallpaperExtensionKit，实现了一套接近系统原生的视频壁纸方案。 它会
IT之家 5 月 13 日消息，5 月 11 日，面壁智能联合清华大学及 OpenBMB 开源社区正式发布并开源了新一代端侧多模态大模型 MiniCPM-V 4.6。 该模型参数规模为 1.3B，在端侧设备上仅需约 6GB 内存即可流畅运行，大幅降低了多模态 AI 在各类智能终端的落地门槛。 目前，MiniCPM-V 4.6 已在 GitHub 和 Hugging Face 等平台全面开源，并提供 Testflight 测试版本，可在 iOS、Android 和 HarmonyOS 等主流操作系统的手机上使用。 在性能表现方面，MiniCPM-V 4.6 在多个权威基准评测中展现出优于同尺寸主流模型的能力。 据介绍，它的 Instruct 和 Thinking 两个版本均在通用图文理解、STEM 数理推理、文档 OCR 及视频时序理解等任务上超越了 Qwen3.5-0.8B 和 Gemma4-E2B-it 等模型。 在最新的 Artificial Analysis 评测中，MiniCPM-V 4.6 以 13 分的成绩超越了 Ministral 3 3B 等更大尺寸的模型，整体能力接近 Qwen3.5-2B 级别。 在效率方面，MiniCPM-V 4.6 实现了“参数更大、效率更高”的反超。尽管参数规模比 Qwen3.5-0.8B 更大，但在基于 vLLM 框架的推理测试中，它的 Token 吞吐量达到前者的 1.5 倍，而计算 Token 消耗仅为后者的 2.5% 左右。 在 Artificial Analysis 评测中，1.3B 非推理版本仅消耗约 540 万 Token，仅为 Qwen3.5-0.8B 非推理版本的 1/19。这意味着开发者可以用同样的硬件承载更多的线上流量，或者在端侧实现更快的响应速度。 性能与效率的提升主要得益于两项技术创新：一是与清华大学联合研发的 LLaVA-UHD v4 架构，通过 ViT 内部视觉 Token“早压缩”技术，在保持性能的前提下将图像编码计算量降低了 55.8%；二是提供 4 倍和 16 倍混合视觉 Token 压缩模式，开发者可以根据应用场景在性能优先与速度优先之间灵活选择，兼顾高精度文档解析和低算力环境下的实时交互需求。 在高分辨率图像处理方面，MiniCPM-V 4.6 表现突出。处理 3132×3132 分辨率高清大图时，首字响应延迟仅约 75.7 毫秒，较同基座规模的 Qwen3.5-0.8B 快 2.2 倍。在高并发场景下，单张 RTX 4090 显卡每秒可处理 54.79 张 1344×1344 分辨率图片，处理吞吐量约为 Qwen3.5-0.8B 的 1.5 倍。 在开源生态支持方面，MiniCPM-V 4.6 提供了从微调到部署的完整工具链，已适配 ms-swift 和 LLaMA-Factory 等主流微调框架，并支持 vLLM、SGLang、 llama.cpp 和 Ollama 等多个高性能推理框架。开发者只需一张 RTX 4090 等消费级显卡即可完成全流程微调。 IT之家注意到，MiniCPM-V 系列此前已在汽车、PC、手机和智能家居等多个终端场景实现规模化落地，合作伙伴涵盖联想、吉利、上汽大众等数十家行业头部企业。此次 MiniCPM-V 4.6 的开源，将进一步推动多模态大模型在端侧设备的应用效率。 参考资料： Hugging Face： https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.6 GitHub： https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V ModelScope： https://modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM-V-4.6 GitCode： https://ai.gitcode.com/OpenBMB/MiniCPM-V-4.6 Web Demo： https://huggingface.co/spaces/openbmb/MiniCPM-V-4.6-Demo APP Demo： https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V-Apps
我先来，我一般重装系统后就马上安装wallpaper engine里面收藏了几千个，还有wallhaven偶尔也能看到几张心仪的壁纸，另外就是根据某个主题去pixiv那边找，今日wallpaper壁纸镇楼 7 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
36氪获悉，天眼查App显示，近日，广西智周万象科技有限公司成立，法定代表人为曾国洋，注册资本3000万人民币，经营范围包括人工智能理论与算法软件开发、软件开发、人工智能公共服务平台技术咨询服务等。股东信息显示，该公司由北京面壁智能科技有限责任公司全资持股。
36氪获悉，4月24日，第十九届北京国际汽车展览会上，面壁智能正式发布SuperMate端侧智能座舱方案的全新升级版本。目前，SuperMate已在吉利、长安马自达等车企的多款量产车型中实现搭载交付。