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Qwen3家族训练秘籍公开：思考/非思考融进一个模型，大模型蒸馏带动小模型

Qwen3技术报告揭晓8款模型关键技术，采用双模式架构，训练和微调分段进行，还“大带小”蒸馏数据。其融合思考与非思考模式，训练分多阶段，Qwen Chat还全量上线深度研究功能。

本文聚焦大语言模型在代码推荐中的「供应商偏见」，通过分析7个主流大模型在30个场景的59万次响应，发现模型会偏好特定供应商，甚至擅自修改代码，还探讨了风险、局限并给出展望。

DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。

近年来，T2V模型进展显著，Sora2爆火引发对其是否为‘世界模型’的探讨。传统基准无法系统衡量模型对事件因果等的理解，中山大学等团队提出新评测框架VideoVerse，评测主流模型并发现开源与闭源模型差距及各模型缺陷。

在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。

华盛顿大学、索尼AI研究者在新论文中质疑机器人世界模型是否需想象精确未来画面。指出多数模型还原画面不适合决策，提出语义世界模型SWM，能预测未来语义信息，实验效果良好。

研究发现AI模型能通过数字序列把“性格特征”传染给其他模型，如动物偏好、恶意等。验证表明数字中无明显规律，且传染依赖模型深层相似性。此现象为AI开发敲响警钟，也引发对AI意识等的讨论。

文章详细拆解从0开发大模型的17种Agent架构演进，介绍各架构解决的问题、状态、拓扑、路由、失败模式等，指出Agent架构本质是控制流设计，还给出架构选择建议及判断新架构的方法。

今天凌晨微软官网分享三大创新算法，即rStar - Math、LIPS、CPL，可助大模型突破推理瓶颈，增强数学推理和思考链能力，还介绍了各算法原理、优势及对应论文地址。

OpenAI研究员Aidan McLaughlin推文称试用新os模型后很震惊，引发猜测。有推测是GPT - 5，也有认为OS可能指开源模型、新的o4模型或操作系统。从代码看，OpenAI或把ChatGPT升级为AI操作系统。