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公开模型一切，优于DeepSeek-R1，英伟达开源Llama-Nemotron家族

英伟达推出面向高效推理的 Llama-Nemotron 系列模型，包括 Nano、Super、Ultra 等规模，具备卓越推理能力与效率，采用开放许可。模型支持动态推理切换，训练结合多方法，性能优于 DeepSeek-R1 等。

本文整理自蚂蚁集团余锋在2025年QCon上海站的分享。回顾基础设施从云计算到AI原生的演进，指出模型成新数据库，基础设施围绕其构建，还探讨了Agent体系影响、通智一体趋势及面临的挑战与机遇。

GAN之父Ian Goodfellow等提出，利用符号化表示和游戏虚拟世界数据，或为构建动作条件多模态世界模型最佳路径，该模型可支持长时序任务预测与规划，还探讨构建原因、数据来源等。

南加州大学团队开源迈向通用人形机器人的基座模型Ψ₀，仅需80条真机遥操作数据，在总体任务成功率和子任务指标上平均领先NVIDIA最新开源模型GR00T N1.6超40%，还介绍了其数据、训练、架构等方面。

文章聚焦vllm加载模型权重的流程。从入口函数切入，详细分析DefaultModelLoader的工作步骤，包括初始化模型架构和实际加载权重，还给出各步骤代码及作用，为想操作load_model的人提供框架。

文章实测阶跃星辰桌面Agent小跃，它能操作命令行，可自然语言驱动计算机功能，有悬浮球形态，能联网、搜索、处理表格等，还支持复用操作、定时任务，但也存在速度慢等不足。

近日，斯坦福、英伟达、Together AI 等联合开源全新测试时新范式 TTT - Discover，在测试阶段用强化学习微调模型，以刷出 single best 结果，用几百美元就刷新诸多领域 SOTA。

近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。

近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。

国内外开发者亲测，美团新开源的LongCat - Flash - Chat模型速度超快，推理速度超每秒100个token。它来自美团LongCat - Flash系列，官网可直接用。该模型架构创新，训练方法高效，还做了专属和系统级优化，跑起来又快又便宜。