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不换 Kimi 底座，1/10 成本追平 Opus 4.7？Cursor 用 Composer 2.5 反击 Claude Code
Cursor 发布 Composer 2.5 应对竞争，虽沿用 Kimi K2.5 底座，但通过后训练提升性能。它跑分接近 Opus 4.7，价格更低，在长任务处理上表现更好，还公布多项技术进展，正推进大模型训练。
同一个模型，换套框架成绩差27%：SWE-bench分数到底谁说了算？
编程Agent评测是笔糊涂账，SWE - bench虽成事实标准，但分数不适合直接横向比较。基元律动等机构发布Claw - SWE - Bench基准，将模型、harness和任务集拆分，通过实验揭示harness对成绩影响大，还解决通用Agent评测问题，推出低成本Lite版。
提出“AI虚拟细胞”的团队，现在要虚拟整块组织了
2024年12月，瑞士洛桑联邦理工学院夏洛特·邦纳团队提出“AI虚拟细胞”。一年多后，AIVC方向有进展，但虚拟组织层面工作少。近日团队推出VirTues基础模型，解决空间蛋白质组学数据分散问题，在多任务表现好，还用于三阴性乳腺癌预测。
吴恩达最新来信：是时候关注并行智能体了
吴恩达在最新来信中指出，并行智能体正成为提升AI能力新方向，多个agent协作能高效处理不同任务。相比依靠数据和算力提升性能的方法，并行agent提升性能同时无需用户久等，且大模型token成本下降使其可行。
OpenAI总裁底牌全交了：买下地球上所有的算力
OpenAI总裁Greg Brockman接受访谈，核心观点是世界长期缺算力。他指出算力需求远未释放，H100涨价凸显供应紧张，OpenAI要全买光算力、自研芯片，还谈到价格与利润、产品形态、智能体应用及医疗领域潜力等。
Qwen3-Next全新架构，32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加，为应对成本和部署挑战，Qwen3 - Next有突破性架构创新，解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等，MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
张小珺采访了Kimi杨植麟，Agent泛化的临界点来了。
张小珺采访Kimi杨植麟，杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈，应提升Token效率；Adam与Muon对比，Muon学习效率高；模型公司下场做一方Agent产品，垂直整合模式上限高；还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。
DeepSeek有点含蓄了，实测V3.1有进步，编程等个别场景硬刚GPT-5
DeepSeek悄悄更新V3.1，官方仅提及上下文长度拓展至128K。实测其代码能力与前端审美提升，逻辑推理也有进步，在编程等个别场景能硬刚GPT - 5，但处理复杂任务还有距离，更新不大却有进步且降价。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时，样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架，动态调整训练能力、用正交初始化，实验显示其在单图像和多图像任务表现优，用户更偏好其生成图像。
中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。