歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
6 月 27 日消息，騰訊混元大模型家族今日宣布迎來新成員 —— 混元-A13B 模型發布并開源，號稱是“業界首個 13B 級別的 MoE 開源混合推理模型”。
混元-A13B 作為基于專家混合（MoE）架構的大模型，總參數 800 億、激活參數 130 億，號稱“在效果比肩頂尖開源模型的同時，大幅降低推理延遲與計算開銷”。
騰訊混元表示，這對個人開發者和中小企業來說，無疑是個好消息，極端條件下僅需 1 張中低端 GPU 卡即可部署。用戶可以在 Github、HuggingFace 等技術社區下載使用，模型 API 已在騰訊云官網上線。
混元-A13B 模型通過 MoE 架構，為每個輸入選擇性地激活相關模型組件，號稱與同等規模的密集模型相比“又快又省”，而且為個人開發者和中小企業提供了一個“可擴展且高效的替代方案”。
預訓練中，模型用了 20 萬億高質量網絡詞元語料庫，提升了模型推理能力的上限；完善了 MoE 架構的 Scaling Law（即規模定律）理論體系，為 MoE 架構設計提供了可量化的工程化指導，提升了模型預訓練效果。
用戶可以按需選擇思考模式，快思考模式提供簡潔、高效的輸出，適合追求速度和最小計算開銷的簡單任務；慢思考模式涉及更深、更全面的推理步驟。這優化了計算資源分配，兼顧效率和準確性。
混元還開源了兩個新數據集，以填補行業內相關評估標準的空白。其中，ArtifactsBench 主要用于代碼評估，構建了一個包含 1825 個任務的新基準；C3-Bench 針對 Agent 場景模型評估，設計了 1024 條測試數據，以發現模型能力的不足。
從具體效果來看，數學推理方面，例如輸入“9.11 和 9.9 誰大”，模型可準確完成小數比較，并展現分步解析能力。
對于時下熱門的智能體（Agent）應用，模型可調用工具，生成出行攻略、數據文件分析等復雜指令響應。
再看數據和效果。在多個公開數據測試集上，模型在數學、科學和邏輯推理任務上表現出“領先效果”。
附開源地址：
https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-A13B
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