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OpenAI不Open！7年功勋老将投奔宿敌，实验室沦为API代工厂
2026开年，OpenAI的「推理之父」Jerry Tworek离职，他入职近七年，是推理技术核心人物。Scaling Laws失效，后训练成主要出路，但深度推理成本高，在强调盈利环境下，Tworek不满研究受限而离开，OpenAI或失去通往AGI的机会。
Cursor为Blackwell从零构建MXFP8内核，MoE层提速3.5倍，端到端训练提速1.5倍
Cursor团队从NVIDIA的Hopper H100s升级到Blackwell B200s后遇性能瓶颈，他们回归基础，从零重写MoE训练层，抛弃对现有CUDA库依赖，释放了Blackwell架构潜能，实现MoE层和端到端训练提速。
大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？
大模型价值主战场正向后训练转移。xAI发布的Grok 4通过后训练取得强大性能，在多项测试中领先。后训练可解决通用模型产业落地难题，不同公司探索新方法，且后训练有五大关键要素，阿里云提供一体化支撑。
杀疯了！单卡4090跑通全量微调，面壁1B级多模态性能怪兽硬刚大厂
面壁智能推出MiniCPM-V 4.6，参数约1B，性能和推理效率出色。它在多模态任务综合能力、推理速度上领先竞品，靠ViT架构改造和4倍/16倍混合视觉Token压缩实现创新，有工业验证，对开发者和普通用户意义大。
英伟达新研究：小模型才是智能体的未来
英伟达最新论文指出，大模型在Agent任务中消耗大量计算资源，成本高、效率低、灵活性差，而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务，但落地面临挑战。
一盘大棋！OpenAI「截胡」IMO金牌，奥特曼为GPT-5献上「核弹级」预热
OpenAI用全新通用推理模型拿下IMO金牌，抢了谷歌DeepMind的风头。此模型是融合新通用技术的推理LLM，在推理时间跨度和效率上有进步。奥特曼借此为GPT - 5预热，陶哲轩指出缺乏统一标准时对比AI表现无意义。
AI正在淘汰“中间层”！昆仑万维方汉：要么冲进前10%，要么学会“向下兼容”
InfoQ 专访昆仑万维董事长兼 CEO 方汉。他指出 AI 会全面提升行业效率，促使从业者“向上”或“向下”发展；企业出海要选好市场、做好本地化和差异化；还探讨了 AI 商业化、开源等问题，认为开源能满足长尾需求、带来销售线索。
小红书开源大模型dots.llm1，初次出手，小有惊艳！国外网友们又炸了……
小红书hi lab团队公布首个开源大模型dots.llm1，这是142B参数的MoE模型，仅14B激活参数就能与Qwen2.5 - 72B打平。它开源力度大，训练效率高，数据处理精细，训练稳定，获国外网友高度关注。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
具身智能的「Z 世代」，来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话，他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人，提出创新模型和算法；吴铭东专注真机强化学习；王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知，展现出年轻人的冲劲和思考。