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Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定

Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。

Kimi新模型K2热度高，在多benchmark上达SOTA，网友好评多。Kimi工程师透露K2开源原因，还谈及Kimi发展策略。实测显示K2在前端制作、工具调用、创意写作上表现出色。此外，OpenAI开源模型推迟，引发猜测。

浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个实现，提出4维度分层分类法，全面剖析4种实现架构，如单体、流水线、多智能体和混合架构，并阐述各维度演变与进步。

浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个实现，提出4维度分层分类法，全面分析4种实现架构，涵盖基础模型、工具利用、任务规划、知识综合等方面的演变与进步。

浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个相关实现，提出4维度分层分类法，全面分析4种实现架构，还阐述各维度演变进步。

Scaling Law下，MoE成扩展模型能力法宝，但训练难题凸显。华为构建Adaptive Pipe & EDPB优化方案，还打造DeployMind仿真平台，解决了MoE训练中通信等待、负载不均等问题，使训练吞吐提升72.6%。

5月14日，OpenAI将Codex塞进ChatGPT手机App，所有套餐包括免费版都可解锁。Codex手机版定位是AI代理遥控器，解决远程开发安全顾虑，解开“人类必须坐在电脑前”束缚，还催生新工作流。

近日，一名OpenAI工程师在公开的Codex GitHub仓库中提交拉取请求，让GPT - 5.4型号出现在代码版本判断条件中，同时有用户发现它曾短暂出现在Codex应用的模型选择器里。线索被迅速修改或删除，引发诸多猜测。

LeCun三周后将从Meta离职，在最新访谈中警告，硅谷对大模型的追捧是集体幻觉，大模型无法通往AGI。他认为世界模型才是正途，还分享了创业公司AMI的规划，批评了硅谷单一文化，对AGI时间线给出看法。

当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。