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开发者开源102M递归BitNet-v2模型
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AI 综述
2026年10月11日，据r/LocalLLaMA报道，开发者宣布从零训练并开源了Recursive BitNet N-Gram 102M模型。该模型参数量为1.0228亿，采用六层transformer权重共享递归、ternary BitLinear投影以及哈希n-gram嵌入等技术。该模型支持64K上下文，训练数据不到50亿tokens，训练预算仅100欧元。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月11日 18:19
开发者开源Recursive BitNet N-Gram 102M模型，训练成本仅100欧元。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月11日
- Reddit · r/LocalLLaMARecursive BitNet N-Gram 102M 模型从零训练发布：64K 上下文、不到 50 亿 tokens、训练成本 100 欧元
开发者从零训练并开源了 Recursive BitNet N-Gram 102M 模型，共 1.0228 亿参数，采用六层 transformer 权重共享递归、ternary BitLinear 投影和哈希 n-gram 嵌入，训练预算仅 100 欧元。
本事件热度走势
当前热度 9·可比范围峰值 10（10月11日 19:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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