How the community trained Gemma to "Think" with Tunix and TPUs
Google Developers Blog1240 字 (约 5 分钟)
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社区通过 Tunix 和 TPU 成功训练 Gemma 模型生成推理能力，提供可复现的训练方法。
入选理由：G-RaR 方法结合 SFT 和 GRPO，使用 Gemma-3-12B 作为评估模型，显著提升推理能力。
精选文章#Gemma#Tunix#TPU#LLM#推理训练中文
模型
Gemma
别名：Gemma 4
由 Google 开发的开源大语言模型。
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已收录 6 条与 Gemma 相关的内容，按评分排序。
Running Local AI on AMD
Sam Witteveen3611 字 (约 15 分钟)
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Sam Witteveen探讨了在AMD硬件上运行本地AI的可能性，强调了本地AI在隐私和成本控制方面的优势。
入选理由：本地AI模型如Qwen 3.6和Gemma在实际工作中表现出色。
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最新开源成果（#21）：开源模型大爆发！Gemma 4、DeepSeek V4、Kimi K2.6、MiMo 2.5、GLM-5.1 等
Interconnects AI881 字 (约 4 分钟)
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中国开源模型与美国前沿模型能力差距持续扩大，CAISI评估显示差距达3-7个月。
入选理由：CAISI评估显示中国开源模型在多个基准测试中落后于美国模型，差距达3-7个月。
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Make Gemma go brrrr!!! Multi-Token Prediction drafters are here for Gemma 4, making inference up to ...
Philipp Schmid(@_philschmid)283 字 (约 2 分钟)
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Philipp Schmid宣布为Gemma 4模型推出多令牌预测（Multi-Token Prediction）drafters技术，实测推理速度提升最高达3倍，且输出质量零损失。
入选理由：Multi-Token Prediction drafters使Gemma 4推理速度最高提升3倍
精选推文#Gemma#LLM#inference#optimization#open-source中文
Gemma support in @geminicli 🤗 `gemini gemma setup` `gemini gemma start`
Patrick Loeber(@patloeber)244 字 (约 1 分钟)
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Patrick Loeber宣布Gemma功能已集成到@geminicli中，用户可通过`gemini gemma setup`和`gemini gemma start`命令体验。此更新伴随Gemini CLI v0.40.0发布，重点改进包括分层内存、本地Gemma路由及简化UI。
入选理由：Gemma功能集成进Gemini CLI，简化模型路由操作。
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Gemma 4 在代码竞技场中刷新帕累托前沿
Philipp Schmid(@_philschmid)193 字 (约 1 分钟)
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Gemma-4系列开源模型在代码能力排行榜中表现亮眼，其中31b版本位列第13，26b-a4b版本位列第17，适合在MacBook Pro等设备上运行。
入选理由：Gemma-4-31b在开源代码模型中排名全球第13。
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