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拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
88天登录193次！顶级证据+循证医学，让500万中国医生拥有「神助攻」
国内医生面临高负荷工作与医学知识快速更新的挑战，通用大模型在医学场景中存在高幻觉率问题。阿里健康推出医学AI产品「氢离子」，具备低幻觉、高循证特点，有四层循证架构，还与多方合作构建数据壁垒。
9B 模型“平替”GPT-4o ？！面壁赌对OpenClaw端侧AI，内部上演一人月产65万行代码的效率核爆
2023年面壁智能转攻端侧大模型，起初遭质疑，后获市场认可。今年发布开源全模态模型MiniCPM - o 4.5，年中还将推AI硬件松果派。其内部有“一人公司”趋势，对未来端侧智能发展有清晰判断。
Meta「内战」升级：做「神一般的AI」，还是守住「社交帝国」？
随着扎克伯格将战略重心转向AI，Meta内部面临挑战。顶尖AI团队与核心业务部门在资源分配等方面有摩擦，冲突核心是AI发展优先事项。为支持AI，元宇宙部门面临削减，Meta能否打破科技巨头“诅咒”待察。
来了，DeepSeek又悄悄开源LPLB项目
DeepSeek 悄悄开源 LPLB 项目，该项目解决 MoE 小批量训练专家每批 token 数抖动问题。LPLB 在 EPLB 基础上，将‘冗余专家’看成带容量边的图，每批解一次线性规划，实现 token 重新路由，单节点 100µs 级求解。
马斯克抢先谷歌一步放大招，Grok 4.1登顶LMArena，创意写作直逼GPT-5.1
谷歌Gemini 3将上线消息正热时，马斯克旗下xAI的Grok 4.1凌晨上线。它有两个“形态”，免费开放且有APP版。在LMArena测试中表现优异，事实稳定性、情商、创意写作等能力提升，实测也有不错表现。
微软、哈佛开源创新优化器：全面超越Muon，提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长，微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区，避免分布式训练同步完整梯度，在集中式和分布式场景都有高效表现，性能超Muon。
CVPR 2025 多模态大一统：斯坦福 x 复旦提出符号主义建模生成式任务
来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架，将符号化思维引入生成任务建模。实验证明，该框架在跨模态生成任务中表现出色，为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【九】｜ 层归一化：神经网络的稳定器
本文是系列文章第九篇，介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念，指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络，还加入可学习参数，最后总结其作用与应用位置。
推理能力大比拼，《推理模型综合测评报告 2025 》正式发布
过去半年，推理能力成大模型新分水岭。InfoQ研究中心评测八款热门模型，围绕五大维度，用超90%原创试题。发现各模型在不同维度表现有差异，推理模型发展正从‘一个大脑’变为‘带工具的多能智能体’。