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拆解 Claude 5.1：38 小时不睡觉的背后，Anthropic 正在终结「模型论」
Anthropic 更新 Claude 5.1，推出 Fable 5.1 和 Mythos 5.1，将‘智力’与‘权限’物理剥离。前者负责通用任务，后者面向专业场景。此次更新展示模型解决长时任务状态一致性等问题的能力，还体现了能力权限分离等变化。
“GPT-6”Astra能力首次公开！浙大同济校友参与研发
OpenAI为下一代模型Astra（传说中的GPT - 6）拉满预热，公开其能力。它在网络安全测试表现出色，但强大能力带来安全隐患。OpenAI设两道安全闸门，且两位华人研究员参与研发。此外，其新技术或影响可监控性。
AI 时代的新可观测性：不只看系统崩没崩，还要看模型有没有胡说
New Relic首席技术战略官Nic Benders与主持人探讨可观测性从传统到AI驱动的演进，提及LLM与统计方法协同处理海量数据，还讨论了监控AI系统的难题及可观测性核心是理解业务目标。
OpenAI Astra被曝引入「循环深度」能力飙升！安全专家坐不住了
OpenAI 最强新模型 Astra 或即将发布，它是首个达「关键级」网络安全能力门槛的模型，在测试中表现优异。《The Information》爆料其用「循环深度」技术，能力提升但引发安全专家担忧，该技术可使模型内部计算增多，思维链监控或失效。
哈工大、中科院等利用模型“潜意识”提高推理模型效率，0.6B撬动复杂推理
哈工大、中科院等提出TrajSelector框架，让推理模型‘倾听内心独白’。它利用模型隐藏状态，用0.6B轻量级验证器实现比7B裁判模型更精准选择，在数学竞赛基准测试中表现出色，还能离线筛选数据，但在开放域问答有难题。
从MiniMax到DeepSeek：为何头部大模型都在押注「交错思维」？
昨日推特博主公布国内几大开源模型在 mini - SWE - agent 测试成绩，MiniMax 新一代大模型 M2 表现最佳。其采用的「交错思维」技术成亮点，解决了状态漂移问题，正成高性能 Agent 模型标配。M2 既强又省，还给出使用最佳实践。
养虾「不可能三角」：好用、好玩、安全，复旦这个「00后」团队做到了！
2026 开年，OpenClaw 带来的 Agent 热度扩散，但安全问题凸显。复旦大学马兴军老师团队开源 XSafeClaw，将安全监控等前移到可视化界面，实现 Agent 全生命周期监控，还注重界面设计，让技术更易被接受。
Transformer死角，只需500步后训练，循环模型突破256k长度泛化极限
线性循环模型能处理极长序列，是相比Transformer的关键优势，但过去循环模型性能不足且难以泛化。CMU等研究者证明，通过简单训练干预，循环模型500步后训练可突破256k长度泛化极限。
刚刚，OpenAI Astra核心架构爆出：大模型第三条Scaling法则诞生
The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法，该技术能降本提效，但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题，并给出Scaling Law。
老牌Transformer杀手在ICLR悄然更新：Mamba-3三大改进趋近设计完全体
Transformer架构仍是AI主流，Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审，有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进，实证表现佳，适合多场景。