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华为创造AI算力新纪录：万卡集群训练98%可用度，秒级恢复、分钟诊断

大模型落地需强大算力集群支撑，构建万卡级算力集群是顶尖挑战。华为昇腾万卡算力集群近乎‘永不罢工’，其公开技术秘密，提出‘3+3’双维度技术体系，多项指标表现优异。

Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型，总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token，支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色，是目前已知最大的FP8训练基座模型，已完成全面评测。

阿里巴巴开源超强AI Agent模型Qwen3 - Coder - 480B - A35B - Instruct，测试分数媲美Claude Sonnet 4，超越DeepSeek。它参数多、支持大上下文窗口，训练数据优质，还进行代码强化学习扩展训练等，有对应命令行工具。

大语言模型遇「最新」或「垂直领域」知识易出错，传统RAG做法有痛点。全新RAG框架DeepSieve把LLM当知识路由器，四步筛选信息，实验精度高、成本低，消融实验明确各模块价值，还有救场案例。

5月19日，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy宣布加入Anthropic预训练团队。他将组建新团队，用Claude加速预训练研究。文章分析了他加入的原因，以及Anthropic招聘他的动机，还指出这一变动标记着技术拐点。

Meta等机构研究者将LLM视为「思维」改进操作符，探究并行 - 蒸馏 - 精炼（PDR）推理方法。实验显示，PDR在数学任务中提升准确率，还训练8B模型让推理方法更适配，减少训练与部署的不匹配。

字节跳动Seed团队与南京大学联合发布CriticLean框架，将数学自然语言到Lean 4代码的形式化准确率从38%提升至84%。该框架创新性地将评估模型置于核心，解决语义对齐等问题，还构建了相关基准测试和数据集。

在 ACM KDD 2025 大会上，清华与中国移动联合发布 UoMo，全球首个面向移动网络的通用流量预测模型。它结合扩散模型与 Transformer，能理解地理与人流变化，一个框架搞定三类流量预测任务。

论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。

Transformer架构核心作者之一Llion Jones团队开源新技术DroPE，可丢弃位置嵌入扩展上下文，解决RoPE长序列处理缺陷，在多模型实验中表现卓越。该团队来自Sakana AI，此前还有相关研究成果。