在今天的视频中，我深入探讨了 Inception Labs 激动人心的 Mercury 的发布，这是首个商业级扩散式大型语言模型。与传统的自回归模型不同，Mercury 采用了一种从粗到细的方法，极大地降低了推理成本和延迟。它能够在 Nvidia H100 硬件上每秒生成超过 1000 个 token，这使得它比 GPT-4o mini 和 Claude 3.5 Haiku 等竞争对手快得多。我们探讨了它的实现、可视化及其对人工智能驱动应用的潜在影响。请观看其扩散过程的可视化表示，并了解其令人印象深刻的基准测试。如果您喜欢前沿的人工智能发展，那么这个视频非常适合您！

00:00 介绍 Mercury：首个商业扩散式大型语言模型
00:30 理解扩散模型
01:17 性能和速度比较
02:04 实际应用和测试
03:38 技术洞察和基准测试
06:09 未来前景和结论