微软推出 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash:高效病理基础模型迈向人群级发现
微软研究院发布 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash,将病理基础模型的计算需求大幅降低。GigaPath-Flash 采用 22M 参数的 ViT-S tile 编码器与 21M 参数的 LongNet slide 编码器,在 PANDA 和 EBRAINS 基准上以约 50 倍更少算力达到原版 GigaPath 3% 以内的性能。
微软研究院发布 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash,将病理基础模型的计算需求大幅降低。GigaPath-Flash 采用 22M 参数的 ViT-S tile 编码器与 21M 参数的 LongNet slide 编码器,在 PANDA 和 EBRAINS 基准上以约 50 倍更少算力达到原版 GigaPath 3% 以内的性能。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由:官方给出 4x 推理加速、26B MoE 与 18GB 显存门槛,读者可据此判断本地交互式工作流的可行性。