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AI 日報 2026-09-19

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NVIDIA 釋出兩個專家模型權重、訓練資料與推理程式碼，該系統透過多輪改寫與驗證解題，但需 1.5TB 記憶體與龐大算力才能運行。

新模型經 Index 預訓練，使機器人無須事前採集數據即可執行家務，成功率較基準提升 522%，並以一半數據量追平前代表現。

該模型採用器官級細粒度對齊技術，內部測試 AUC 達 0.913，實測顯示能助醫生提升 10% 敏感度並減少逾 30% 閱片時間。

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該模型採用 Simple Attention Network 架構與 CQ2 量化，參數僅 29M 至 121M。據稱在 Raspberry Pi 5 上解碼速度最高達 4k tokens/s，專注於本機工具呼叫與結構化提取。

採用平行受限解碼取代傳統自我迴歸，無需重新訓練權重即可達成 100% JSON schema 符合率，並提供欄位級別可信度分數。

該系統基於 MiniCPM-o 4.5 改編，具備免訓練長影片記憶與非同步工具委派功能，能在共享時間線上同時處理視聽輸入並生成文字與語音。

新版模型在品質與速度邊界超越先前的 Lite 版，推薦配置佔用 13.1 GB VRAM，並支援 MTP 與 DFlash2 推測解碼以提升吞吐量。

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該模型以數百萬筆家務工作範例進行訓練，並附帶長達四小時的實測影片，展示機器人在各種家庭環境中執行任務的表現。

網路消息指出，阿里巴巴開源一款全新的醫療 AI 模型，據稱該模型具備廣泛的診斷能力，可檢測癌症以及將近 150 種不同的健康狀況。