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Thinking Machines 发布第二篇博文：用模块化流形让训练更加稳定高效

Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章，提出模块化流形理论框架，通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题，提出流形Muon优化器，还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。

本文介绍阿里团队在能源领域构建多智能体框架的实践。因单智能体处理复杂任务有“注意力发散”问题，团队研发综合能源智能体平台，阐述框架搭建、各组件功能及设计考量，还分享思考与可优化点。

月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本，透露用英伟达H800，GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮，还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新，团队还公开答疑。

Jina AI分享将纯解码器向量模型适配到GGUF格式及在llama.cpp工具链的优化经验。经处理得到特定任务v4模型，还生成量化版本并上传。介绍使用方法、注意事项，经测试推荐IQ3_S或IQ3_M版配合定制工具。

文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时，发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术，将整体推理速度提升60%，还突破显存墙，且该优化可扩展到其他模型。

近期，DeepSeek发布V3.1新模型，采用全新混合推理架构，在多任务表现上有提升。它采用UE8M0 FP8，或为国产推理芯片优化机制。国内多家厂商新一代AI芯片支持FP8，未来国产大模型或针对其专门优化。

儿童剧本杀教育的兴起，不仅为孩子们提供了一种新颖的娱乐方式，也带来了教育的新机遇。它通过沉浸式体验，让孩子们在玩耍中学习历史，培养兴趣，同时满足了市场对创新教育内容的需求。

2026年3月16日，黄仁勋在GTC演讲中称AI计算需求至少达1万亿美元，实际或更高。他回顾AI三次拐点，介绍推理时代超级计算机Vera Rubin，还发布OpenClaw等软件，成立开源模型联盟，展示各行业应用，强调共封装光学重要性。

阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架，介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈，以 DeepSeek DSA 集成测试，使推理性能大幅提升，目前项目处于开发阶段。

OpenAI前员工在博客分享工作体验，从文化、技术等多维度剖析公司。指出极速扩张面临挑战，文化独特，技术上用Python单体代码库、依赖Azure，还详述Codex项目诞生，认为AGI竞赛在OpenAI等三家展开。