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火线解析MiniMax招股书！全球领先大模型成本只有OpenAI 1%，果然拳怕少壮
上海大模型独角兽MiniMax通过港交所聆讯冲刺IPO。它是全球化AGI科技公司，全模态能力领先且成本低。技术上各模态模型表现出色，采用“模型即产品”模式获客，财务业绩向好，团队年轻高效。
刷新复杂Agent推理记录！阿里通义开源网络智能体超越DeepSeek R1，Grok-3
互联网信息检索中，复杂问题让普通开源模型力不从心。阿里通义实验室提出WebSailor方案，通过SailorFog - QA数据集和DUPO算法等创新，提升模型能力，在多基准测试中超越诸多开闭源模型。
Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。
跨机器、物体与各种任务！RoboScience发布通用具身大模型
RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元，适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成，有强大泛化和操作能力。
揭示扩散语言模型扩展定律，人大高瓴团队与蚂蚁集团发布LLaDA MoE v2
中国人民大学高瓴人工智能学院与蚂蚁集团合作，首次系统刻画混合专家扩散语言模型扩展定律，据此训练LLaDA MoE v2，实现扩展效率与智能双重突破，将推动其迈向规模化时代。
大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。
AST| 西工大单湘淋、张伟伟等：基于湍流各向异性分析与符号回归的改进型二阶非线性涡粘模型
针对非线性涡粘模型各向异性建模难题，西工大单湘淋、张伟伟等通过雷诺应力各向异性分析方法开展特征提取，构建新型二阶非线性涡粘模型，在方形管道与矩形扩压器湍流测试中，精度优于现有模型。
不只是DeepSeek V4，还有个万亿级大模型，训推全程国产芯片
2026年4月24日，DeepSeek发布新一代模型DeepSeek - V4系列预览版并开源。同日，美团用全国产算力集群训练出万亿参数大模型LongCat - 2.0系列预览版，训推全流程摆脱英伟达，在国产算力支撑万亿级模型研发上取得突破。
Cursor发布Composer 2：专攻代码的模型，价格只有GPT-5的零头
Cursor本周发布自研编程模型Composer 2，只攻代码生成。其得分提升，超Claude Opus 4.6，接近GPT - 5.4 Thinking。训练基于代码数据，处理复杂编程任务准确度高，价格远低于竞品。这是Cursor全栈布局，欲掌握AI编程主动权。
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。