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The Batch：820 | Qwen3 向 DeepSeek-R1 发起挑战
阿里巴巴发布八个大型语言模型权重，含两个 MoE 架构和六个稠密模型。预训练数据达 36 万亿 token，支持 119 种语言及方言。测试中 Qwen3 家族表现出色，或终结 DeepSeek - R1 霸主地位，设计用于智能体系统。
刚刚2岁的Llama，「爸妈」都跑了！小扎手拆Meta AI，LeCun保持独立
面对谷歌、OpenAI等劲敌及Llama 4翻车、人才流失困境，小扎决定重组Meta GenAI团队，设三大架构。2023年Llama首版论文14名作者只剩3人，Llama 4也问题不断，而LeCun坚持自己的路线。
刚刚，DeepSeek全新多模态技术开源！
DeepSeek联合北大、清华开源多模态技术及论文，提出“视觉基元推理”框架，解决MLLM指代鸿沟问题。基于DeepSeek - V4 - Flash构建的模型，性能比肩GPT - 5.4等。论文还介绍架构、训练流程等。
Pinterest 利用内容指纹技术，在数百万个域名中实现 URL 去重
Pinterest工程师开发“最小重要查询参数集”（MIQPS）URL标准化系统，用于优化大规模数据采集管道内容去重。它取代传统方法，用数据驱动判断参数重要性，还采用早期退出逻辑等提高效率。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
四大顶尖模型对决！6000 字测评带你看Deepseek R1有多强
昨天 Deepseek-R1 0528 正式开源，作者让它与 Claude Opus 4、Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro 在六个前端开发任务中对决。结果显示，Deepseek-R1 在多数测试表现出色，且价格优势明显。
极客说｜Unsloth 的全微调之路：从 Adapter 到 Full Fine-tuning
大语言模型参数多，微调难。Unsloth 原靠支持 Adapter 微调出名，现支持全参数微调，单卡就能搞定大规模模型训练。文章介绍其进化历程、关键技术、工程部署、使用优势及最佳实践。
美国视频生成老炮儿，入局世界模型
Runway发布首个通用世界模型GWM - 1及一系列变体，包括GWM Worlds、GWM Avatars、GWM Robotics，均基于Gen - 4.5构建。还对Gen - 4.5升级，新增原生音频生成、编辑和多镜头编辑功能。
开启端侧长文本时代！面壁全新架构，让小钢炮最快提升220倍
2025智源大会上，面壁智能发布MiniCPM 4.0模型，实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色，降低缓存需求，提高运行效能，还进行多维度架构创新，是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。
Meta归来！时隔一年发布Muse Spark，重回第一梯队
Meta发布Muse Spark模型，这是MSL团队首款模型。此前Llama 4表现不佳，刺激Meta重组。Muse Spark性能超Llama 4，计算效率提升，在测试中成绩优异，Meta AI战略转向闭源探索，模型已上线。