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万亿思考模型新速度！蚂蚁开源Ring-2.5-1T：IMO金牌水平，强；混合线性架构，快！
蚂蚁集团发布全球首个开源混合线性架构万亿参数模型Ring - 2.5 - 1T，打破深度思考牺牲推理速度和显存的‘不可能三角’。还同期发布扩散语言模型LLaDA2.1和全模态大模型Ming - flash - omni - 2.0，想做成可复用底座。
浙大&港理工等提出InfiGUI-R1：利用强化学习，让GUI智能体学会规划任务、反思错误
多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。
DeepSeek深夜炸场，开源了一个新项目&论文，V4打前站？
凌晨，DeepSeek开源新项目Engram并公开论文。Engram用可扩展的O(1) N - gram记忆替Transformer早期层节省算力，在多方面实验表现出色，如推理任务增幅大于知识任务，还分析了其机理和系统效率。
LLM近期重大架构进化一览：从Gemma 4到DeepSeek V4
近期大模型长上下文需求增长，成本问题凸显。Google Gemma 4、Poolside Laguna XS.2、Zyphra ZAYA1 - 8B、DeepSeek V4 等模型各有架构优化，如 Gemma 4 跨层 KV 共享和 PLE，以降低长上下文推理成本。
国外网友疯传DeepSeek R2/R3/R4 炸裂突破，超越传统的「跨因果超矩阵」，并在训练过程中自发产生了R5……
国外网友疯传DeepSeek R2到R5的“重磅”消息，爆料内容层层递进且玄幻离谱。Anthropic联合创始人评价有认可也有轻视。当下闭源模型各领风骚，开源阵营期望集中在DeepSeek R2，应平常心看待传言。
刚刚，DeepSeek首曝V3降成本秘诀！软硬协同突破Scaling天花板
DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角，探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理，分析硬件特性对架构选择的影响，研究两者相互依赖关系，还为未来协同设计提出建议。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与RL后训练解耦，有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置，还能提升训练效率，用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。
DeepSeek-OCR 2再进化，对图像理解已经像人一样逻辑推理了
DeepSeek-OCR 2升级，保持前代高效压缩率和解码效率，引入DeepEncoder V2，模仿人类视觉因果流机制，将图像理解转为逻辑推理，在文档解析领域实现逻辑重构，性能显著提升。
碾压DeepSeek V3！开源AI Agent专属模型，1万亿参数、工具使用能力超强
国内大模型平台月之暗面开源了模型Kimi - K2，这是混合专家模型，总参数1万亿。它针对AI Agent优化，工具使用能力强。测试显示其性能碾压DeepSeek V3等模型，训练流程还有独特技术创新。
GPT-5≈o3.1！OpenAI首次详解思考机制：RL+预训练才是AGI正道
OpenAI研究副总裁Jerry Tworek在播客访谈中称，GPT-5类似o3.1。他详解模型推理过程，强调RL+预训练是AGI正道，肯定DeepSeek的GRPO算法，还分享自身经历及OpenAI工作结构。