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加上minimax优秀的工程团队，才能把linear attention scale up到这个规模。 模型方面，比较出乎意料的是Minimax-01采用了data-independent decay的linear attention架构 (比较典型的是Transnormer 和 RetNet两个同期工作，可以算modern linear attention第一代）。 MiniMax-M1应该是上下文长度最长的推理模型了，输入支持1M，输出有两个版本，40K和80K，80K比Gemini2.5 pro还长，长文本做到底啦！ 讲一下MiniMax-M1的模型架构和一些技术细节，再通过实测用例，看看MiniMax-M1模型效果到底如何！ 模型结构 我对于MiniMax这家的公司的记忆甚至先于OpenAI，因为在22年的时候看了一些NLP的咨询，里面就提到了包括MiniMax在内的几家中国AI初创公司。 这次放出的两个开源模型也更加印证了我对它的印象，瞄准前沿技术以及核心技术研发作为重点。
了解 风险投资 的都明白，前期疯狂烧钱，免费甚至付费拉拢顾客,等到占有市场后就会开始收割。现在ai的训练成本越来越高， 边际效益 也愈发明显，不少ai企业烧光了钱，要么破产，要么只能往盈利方向转型。即使是龙头企业 openai，近期也决定拆分为盈利和非盈利部分，以回应投资者的盈利需求. 如何评价MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune，实现推理感知一肩挑，其技术上有何优势？ MiniMax 近日在github上分享了技术研究成果——V-Triune，作为一个视觉三重统一强化学习系统，它能使 VLM 在单一的训练流程中同时学… 显示全部 关注者 103 结论 Minimax Theorem提供了保证max-min inequality成为一个等式的条件。1928年，冯 · 诺依曼第一次在这个意义上提出了该定理，被视为博弈论的起点。从那时起，数个变体和推广版本出现在文献中，这里就不再赘述了。 参考文献 编译整理自维基百科“Minimax theorem”，“Max–min inequality”，“John von Neumann.
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极小极大算法（Minimax）和α-β剪枝（Alpha-Beta Pruning）都是game playing领域的经典算法（可参考 AIAM（Artificial Intelligence - A Modern Approach）的第五章），极小极大实际上使用了DFS来遍历当前局势以后所有可能的结果，通过『最大化』自己和『最小化』对手的方法获取下. Minimax 的语音模型实力一直都很强，不过这次能登顶全球榜单还是有点惊喜。 前段时间他们的 MCP Server 火了一波，能通过 MCP 直接调用语音合成 API 来实现很多自动化操作。我也去深入了解并体验了一下其背后的 Speech-02 模型，效果真的惊艳到我。 当大家还把注意力放在大语言模型上的时候， MiniMax. 在公司里的同学都觉得公司的技术氛围不错，有一种向上的冲劲。适合优秀、有想法、喜欢挑战的年轻人，如果看到这个问题的同学有想加入AI领域一起做些事情的，欢迎来投递简历聊聊： MiniMax 内推码: KRAUG1P 投递链接: MiniMax内推
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