Lançada a versão 1.1 do SubQ em meio ao ceticismo da comunidade

Notícia da ME, 17 de junho (UTC+8): De acordo com monitoramento da Beating, o controverso modelo grande SubQ, que anteriormente afirmava reduzir o consumo de cálculo em mil vezes, publicou um relatório técnico da versão 1.1 Small (parâmetros pequenos). Em resposta às críticas da comunidade, que chamaram a versão inicial de pré-visualização de “remédio para tudo em IA” (referindo-se a propaganda enganosa) por falta de artigo científico e validação independente, a empresa desenvolvedora Subquadratic, em parceria com a avaliadora Appen, realizou uma avaliação三方 e afirmou que o modelo alcançou 98% de precisão de recuperação em comprimentos extremos de 12 milhões de tokens e obteve resultados próximos aos dos principais modelos de ponta em testes práticos de programação. O relatório técnico também revelou que o modelo não foi treinado do zero, mas sim modificado a partir de modelos de ponta de código aberto, substituindo o mecanismo de atenção e realizando treinamento incremental com 1 trilhão de tokens. Mesmo com a avaliação三方 para autoprovar seu desempenho, a comunidade de desenvolvedores permanece cética quanto a esta atualização. Alguns pesquisadores apontaram que a chamada “tecnologia secreta” na verdade não apresenta inovação técnica subjacente, sendo essencialmente uma técnica já existente — dividir textos longos em pequenos blocos e realizar seleção dinâmica (conhecida como atenção esparsa por blocos). Outros leitores reclamaram que o relatório técnico contém frases genéricas geradas por IA (especialmente evidentes no capítulo 5.7.1). Engenheiros de sistema alertaram que o mecanismo de seleção introduz sobrecarga adicional de agendamento quando usado simultaneamente por múltiplos usuários, causando travamentos graves para os 1% mais lentos. Como os parâmetros centrais do modelo não foram disponibilizados para download nem foi aberta uma API acessível a todos, as promessas de redução de poder computacional e preços extremamente baixos permanecem apenas no papel. (Fonte: BlockBeats)