De acordo com o monitoramento Beating, o controverso grande modelo SubQ, que afirma reduzir o consumo de cálculo em mil vezes, lançou a versão técnica 1.1 Small (com poucos parâmetros).

Em resposta às críticas de que a versão de pré-visualização inicial, devido à falta de artigos acadêmicos e validação independente, foi considerada uma "cura universal de IA" (uma propaganda enganosa) pela comunidade, a empresa de desenvolvimento Subquadratic, em parceria com a avaliadora Appen, realizou uma avaliação tripartite, alegando que o modelo alcançou uma precisão de recuperação de 98% em um limite de 12 milhões de tokens, e obteve resultados próximos aos principais modelos de ponta em testes de programação prática. O relatório técnico também revelou que o modelo não foi treinado do zero, mas foi baseado em modelos de ponta de código aberto, substituindo o mecanismo de atenção e realizando um treinamento incremental com 1 trilhão de tokens.

Mesmo com avaliações de terceiros para comprovar, a comunidade de desenvolvedores ainda mantém dúvidas sobre essa atualização. Alguns pesquisadores apontam que a suposta tecnologia inovadora na verdade não apresenta avanços tecnológicos fundamentais, sendo essencialmente uma técnica já existente de dividir textos longos em blocos menores e realizar uma filtragem dinâmica (ou seja, mecanismo de atenção esparsa por blocos); outros leitores reclamam que o relatório técnico contém frases geradas por IA (especialmente evidente na seção 5.7.1). Engenheiros de sistemas alertam que o mecanismo de filtragem pode gerar custos adicionais de agendamento em uso simultâneo por múltiplos usuários, causando travamentos severos para os 1% mais lentos.

Como o modelo não disponibiliza parâmetros principais para download nem uma API acessível a todos, as promessas de redução de consumo de cálculo e preços extremamente baixos ainda permanecem apenas no papel.

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SubQ, rotulado de "万能AI" por zombar, lança a versão 1.1: traz avaliações de terceiros para se autovalidar, mas é acusado de inserir jargões de IA

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