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jiSGLang集成ktransformers：2TB内存运行Kimi K2 Thinking模型

对于内存多但GPU资源有限的用户，SGLang集成ktransformers的CPU内核，支持直接运行Kimi K2 Thinking模型。它无需等量化，还能微调，虽性能与GPU方案有差距，但给用户新选择。

斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。

Aether AI与加州大学圣地亚哥分校研究发现现有世界模型会无视动作控制信号，根源是隐动作模型受视觉混杂因素污染。团队提出CD - LAM，从上游净化隐动作表征，实验显示其能降动作误差、提画面质量，降低后训练开销。

Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。

微软基于Phi - 4 - mini微调出Phi - 4 - mini - Flash - Reasoning 3B模型，扩展到200064 tokens。采用新型SambaY架构，支持64K token上下文长度，运行速度比前代快10倍，有诸多优点。

大语言模型在应用中会出现危险行为偏移与训练引发的非预期偏移，传统方法难监控干预。本文发现人格特质在线性方向表现为“角色向量”，实现提前预测、实时监控和主动控制，为AI安全提供数学框架。

Google AI Studio负责人Logan认为，大模型一年内将吞噬Harness，90%的Agent中间件公司最多存活12个月。创业公司应深耕垂直领域，Google用Anti - Gravity平台串联产品，推动智能体发展，且模型后训练潜力巨大。

当前大语言模型在长周期任务中，长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架，将记忆检索工作外包给轻量级代理模型，在8个权威测试中超越现有方案，且已开源。

极佳视界推出GigaBrain-0.5M*VLA大模型，以世界模型条件驱动，引入人在回路持续学习机制。在与主流方法对比中，任务成功率提升30%，长时程任务近100%成功，还具备高效准确的价值预测能力。

该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。