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禁止开源 AI？绝对不可能。不是，那您也不能植入代码啊

对岸AI监管升温，开放权重的AI模型或进入“事前准入”流程。开源AI模型有诸多优势，闭源模型并不天然可信。应分级治理开源风险，中国开源模型崛起或改变全球AI竞争格局。

Anthropic宣布Project Glasswing计划，因训练出超强模型Claude Mythos Preview。该模型代码和推理能力超opus 4.6，扫描主流软件发现数千零日漏洞。此模型不向公众开放，计划先在Claude Opus验证安全机制。

华为盘古团队发布Pangu Ultra MoE模型架构与训练方法的中文技术报告。该模型全流程在昇腾NPU上训练，团队在架构和训练方法创新，实现准万亿MoE模型训练，还在多方面优化提升性能。

独立AI测试实验室披露评估推理模型成本上升。这些模型生成“思维链”提升输出质量，但计算需求增加，成本上升使资源有限组织难复现结果，且新模型定价、按需分配推理token也让成本更复杂。

Andrej Karpathy 教超小型语言模型 nanochat d32 数单词里字母 r 的数量，创建 SpellingBee 合成任务微调模型，虽像填鸭式教学但有效，不过小模型上下文处理能力有限。

过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM，经两阶段训练，让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励，实验中碾压GPT - 4，小模型逆袭，团队已开源6个模型。

Codex负责人称两三个月后Codex将过时，因下一代模型要处理大规模并发Agent，非其能应对。Huggingface实验显示大小模型在不同harness下排名差异大，脱离模型谈harness过时或不适配说模型Agent能力都不妥。

通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。

多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。

今天凌晨，腾讯开源最新图像模型混元Image 2.1，支持原生2K分辨率与长提示词，文字嵌入能力强，适用于专业场景。还开源加速版模型权重和提示词改写模型，评估显示其性能达开源最优，接近闭源商业模型。