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8块钱跑通一次强化学习全流程，潞晨云重塑微调赛道：1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场，后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线，它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台，为强化学习提供低成本解法，在易用性和成本上有优势。
杨植麟预告，Kimi K3要来了
月之暗面团队海外AMA透露Kimi K3相关信息。K3或采用KDA架构，有低成本优势；通过开源解决信任问题；将推出不同规格模型；产品打磨注重写作、视觉能力及NSFW内容探索。Kimi性价比模式或改写行业规则。
单卡即可微调大模型！内存占用仅1/8，性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高，低秩适应（LoRA）方法虽降低成本，但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架，在25个多领域任务验证效果好，内存占用仅1/8。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
叛变！OpenAI亲儿子竟然选了Kimi K3
OpenAI投资的法律AI公司Harvey，首个自研模型Harvey Tenet选中国开源模型Kimi K3作底座。因原用闭源模型成本高、有竞争风险。Tenet训练成本低、性能佳，显示出可复制路径。
别再无脑开高推理！Opus 5高配会擅自重构代码乱加戏
有人用FrontierCode编程基准测试Opus 5推理档位，发现性能顶峰在medium档，高档位推理预算多余，会让模型反复校验、偏离需求，在代码场景还会擅自重构代码。Anthropic也建议调低推理档位。
国产大模型新SOTA：蚂蚁万亿级旗舰模型赶超GPT-5
蚂蚁集团开源万亿参数旗舰大模型Ling-1T，属Ling 2.0家族。它激活比例低降低运算成本，训练有“Ling缩放定律”等方法，多项测试超主流模型，不过处理超长上下文成本较高。
清华提出Jev-LDE：ICL示例只改一次，1-shot平均准确率就能暴涨
清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习（ICL）中示例选择成本高、效果不佳的问题，提出Jev-LDE方法，仅对初始检索示例做一次局部编辑，即可大幅提升1-shot准确率，推理成本增量很低。
Agent也能蒸馏了！性能超好
大模型运行成本高，普通用户用不起。传统小模型模仿大模型解题步骤易出错。论文提出Agent蒸馏，让小模型学会用检索和代码工具，还加首思前缀与自我纠错“外挂”，使小模型性能直逼大模型。
Cursor 套壳、Cloudflare 上架、老黄邀请，中国模型杀进了硅谷的 AI 供应链
3月19日，Cursor发布新模型Composer 2，后被发现底层基于中国Kimi开源模型K2.5微调。此外，Cloudflare将K2.5上架到边缘计算平台，成本降77%；黄仁勋邀Kimi创始人演讲；马斯克两度点赞Kimi。