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参数破万亿！阿里Qwen3-Max-Thinking发布，编程能力“踢馆”Gemini与Claude
阿里发布总参数超万亿的Qwen3 - Max - Thinking，预训练数据规模达36T Tokens。在多项权威测试中表现优异，能与顶级闭源模型竞争。引入两项核心创新，千问App等已上新，网友认可其能力与更新速度。
关于 AI Agent，你最想知道的 3 个问题——为什么我说“垂直 Agent”是个伪命题
文章解答了关于 AI Agent 的三个读者问题，包括概念定义、大厂推出的原因及商业化前景、通用与垂直类 Agent 的商业前景。指出 Agent 是 AI 落地有价值方向，目前有挑战，真正机会在围绕其构建的数据、工具和行业理解。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
误入人均10个顶级offer的技术天团活动，顶尖AI人才的选择逻辑我悟了
作者参加京东TGT计划活动，与两位入职京东的顶尖AI人才交流。Daniel因京东重视生成式推荐项目、技术氛围纯粹而选择它；Kyrie则被创业热情、技术理想共鸣及数据优势吸引。入职后两人都获核心项目机会。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
6.1B打平40B Dense模型，蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0，其以轻量级配置展现卓越性能，在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡，为大模型‘参数膨胀’提供新路径，还在多领域应用表现出色。
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡，受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因，如专家混合模型、大型管道模型等。
3D高斯泼溅，可输入视图量高达500！推理速度提升3倍，内存少80%
ZPressor能高效压缩3D高斯泼溅（3DGS）模型的多视图输入，解决其在处理密集视图时的性能瓶颈。它基于信息瓶颈原理，分三步压缩信息，降低内存占用和推理时间，提升3DGS在高视图输入下的性能。
256块NPU训成8B视频模型、超越Sora等一众闭源！抖音内容技术团队开源ContentV
近日，抖音内容技术团队开源ContentV，这是面向视频生成任务的高效训练方案。用256块NPU约4周训成8B参数模型，在多评估维度效果与主流方案相近，还探索了有限算力下训练路径，现推理代码与权重已开放。