@mnji314040 沒結婚生小孩的，單身族群納單身稅，沒生小孩的一個人頭一年一兩千塊就搞定了吧（大爆笑 難得看到清德終於下來加蔥加爆，有學聰明一點怎麼治臺灣人

@minmin48272846 @yibisanhua @xmliu114514 你妈逼xjp从xzs被排除中央后就一直在陕西省中央，哪他妈到过基层，我爸是重庆省委的，是你了解还是我了解？还民主集中制，搞笑，你自己不想笑吗，人家是陕西省太子，执政联盟从他爹贬到陕西到重回中央都没变，还集中 你要说陕西省省委期间选拔选贤我不反驳你，但你摸着良心说他现在有吗，李克强…

MiniMax 发布技术博客，披露其 M2 系列大模型无法输出人名「马嘉祺」的根因排查过程。排查从一个个例出发，最终揭示了一个波及整个词表近 5% 的系统性退化问题。 根本原因是大模型两个训练阶段的数据覆盖严重脱节。第一阶段（预训练）用海量互联网文本编出了一本约 20 万词的「字典」；第二阶段（后训练）用精选的对话数据教模型说话，但这份对话数据只覆盖了字典里的一部分。字典里有、但对话数据里没练到的词，就会在第二阶段逐渐被遗忘。 「嘉祺」就是这样的一个词。分词器（tokenizer，负责把文字切成模型能处理的最小单元）因为在互联网文本中见到「嘉祺」连用的次数够多，就把它合并成了一个独立单元。预训练时模型学会了这个词，但后训练的对话数据里包含「嘉祺」的样本不到 5 条。后训练不断调整模型参数，练到的词越来越准，没练到的词则在参数更新中被带偏。最终，模型仍然「认识」马嘉祺、能准确回答相关信息，丢失的只是把这个名字写出来的能力。 退化排名靠前的还有「传奇私服」「无痛人流」等互联网 SEO 垃圾词。这类词在预训练的互联网语料中铺天盖地，分词器给了它们独立编号，但精选的后训练对话数据不会收录这些内容，结果同样被遗忘。 团队对完整词表做了全量扫描，发现约 4.9% 的词发生了显著退化。退化最严重的是日语：29.7% 的日语词显著退化，远超韩语 3.3%、俄语 3.7%、中文 3.9% 和英文 3.5%。 日语的严重退化还解开了一个旧谜。此前模型在日语对话中偶尔混入俄语或韩语字符，一直找不到原因。这次分析表明，大量日语词退化后，在模型内部的参数空间里「漂」到了其他语言的地盘上，导致模型该写日语时错写成俄语或韩语。 修复方案是构造一份覆盖全词表的合成数据，让模型用简单的复读任务把字典里每个词都练一遍。效果立竿见影：日语回答中混入俄文字符的比例从 47% 降至 1%，全词表参数稳定度从最低 0.329 升至全部高于 0.97。

MiniMax 回应 M2.7 模型为什么采用非商业许可：主要原因是解决影响声誉的问题。部分平台过度量化、模板错误甚至冒充 M 系列模型，这些问题导致用户认为 M 系列模型就是个水平中等的模型，现在 #MiniMax# 要求商业使用必须授权，可能要求签署相关协议确保提供足量的 M2.7 模型：

.@MiniMax_AI 开源 M2.7 模型，但采用的是非商业许可，禁止任何商业性用途，所以也不能算是开源。M2.7 采用的非商用许可，禁止任何商业性用途，例如 OpenRouter 等平台无法通过托管模型对外提供 API 服务，目前这事儿已经在开源社区引起巨大的争议。查看详情：

MiniMax-M2.7 开源了 问了一下Claude ，最低配置需要8张显存90GB以上的GPU（比如 8x H800 或 8x H20） 换算成大家熟悉的硬件： H800 单卡价格约 $25000+ 8张就是 $20万美元+ 的硬件成本，云端跑一小时大概要几百美元，相当于一个小型数据中心 个人玩家没有必要，还是老实的用 API 就好 直达：