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将DSA注意力引入多模态，快手Keye2.0开启强化推理新范式
快手发布新版多模态大模型Keye-VL-2.0-30B-A3B，率先将DSA机制引入多模态理解场景，解锁256K超长上下文深度感知，还首次解锁Agent协作机制。该模型在多方面表现出色，且将融入业务带来收益。
前 DeepMind 研究员反思：评测，而非算力或数据，才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出，当前主流评测体系滞后，静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量，呼吁构建自演进评测，还为一线工程师提供了研发建议。
字节跳动：Apache Doris + AI 一站式融合数据引擎的探索与实践
本文整理自字节跳动 DataMind 负责人演讲，介绍了基于 Apache Doris 打造的一站式引擎 DataMind。它集成 Hybrid Search、AI Function、GraphRAG 等能力，部分成果已贡献开源，还给出企业级 AI 问数落地方案。
DeepSeek开源MoE新利器LPLB：基于线性规划，专攻训练动态负载不平衡
DeepSeek在GitHub开源LPLB，这是基于线性规划的并行负载均衡器，用于优化MoE模型专家并行工作负载分配。它通过动态重排序、副本构建等机制实现动态负载均衡，支持多种拓扑结构，但也存在成本估算等局限性。
Karpathy「疯狂之作」：100美元、4小时，就能训练你自己的「小型GPT」
AI传奇人物、前特斯拉AI总监Karpathy推出开源项目「nanochat」，以不到8000行代码复现ChatGPT全流程，只需一台GPU、约4小时、成本仅百美元。项目在GitHub上线不到12小时获4.2k星标。
推理与操控能力双提升！具身机器人双系统VLA模型新突破
香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow（FiS - VLA）统一双系统VLA模型，实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中，成功率和控制频率提升显著，泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。
突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
谷歌、OpenAI集体翻车！Anthropic：你训练的Agent，正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文，提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现，主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类，还设计模拟场景验证，如敲诈、泄密等，简单安全指令难以完全阻止有害行为。
英伟达MIT出手！华人团队重磅开源，大模型推理内存暴降10倍
英伟达、MIT、浙大华人研究者联合推出TriAttention，核心是在pre - RoPE空间用Q/K三角集中度估计KV token重要性，保留关键部分。它使内存消耗降10倍，吞吐量提2.5倍，还提供vLLM集成和MLX实验性支持。
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」：MUSA合入SGLang主线
近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。