Meta于4月6日发布Llama 4系列AI模型，包括Scout、Maverick和Behemoth。这些模型通过“混合专家架构”提升效率，利用大量未标注的文本、图像和视频数据增强视觉理解能力。Maverick拥有4000亿参数，仅170亿活跃参数，适合通用AI助手和聊天场景，部分性能超越GPT-4o和Gemini 2.0。Scout专注文档总结和代码推理，支持1000万个词元处理。Behemoth有2880亿活跃参数，总参数近2万亿，STEM技能评估优于GPT-4.5和Gemini 2.0 Pro，但仍不及Gemini 2.5 Pro。

近日，由全球华人科研团队开发的时序大模型Time-MoE取得重大突破，该模型首次将时间序列预训练大模型的参数规模扩大至十亿级别，预训练数据达到3000亿个时间点。Time-MoE采用创新的混合专家架构（MoE），显著提升了预测精度并降低了计算成本。团队还发布了涵盖九个领域的Time-300B数据集，成为当前时序领域最大的公开数据集。实验结果显示，Time-MoE在零样本和全样本预测中均表现优异，MSE分别降低约20%和24%，并在能耗和训练速度上具有明显优势。此成果为能源管理、金融预测、电商销量等多个关键领域的应用提供了强大的工具。 摘要中保留了关键信息，包括时间、地点、事件等核心要素，并符合新闻三要素。