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jiSGLang集成ktransformers：2TB内存运行Kimi K2 Thinking模型
对于内存多但GPU资源有限的用户，SGLang集成ktransformers的CPU内核，支持直接运行Kimi K2 Thinking模型。它无需等量化，还能微调，虽性能与GPU方案有差距，但给用户新选择。
微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
国产模型新盛况！王座易主：Kimi K2 Thinking开源超闭源
月之暗面开源 Kimi K2 Thinking 模型，多方面性能超 GPT - 5 等闭源模型。它擅长多轮调用工具和持续思考，在多项基准测试达 SOTA 水平，成本低且授权宽松，引发全网讨论。
AI 正在奖励那些「最不专业」的人
文章以AI能力为上涨的潮水、个人专业技能为柱子作比，指出AI先替代简单重复工作，再逐级挑战复杂工作。高精尖专家因专业技能高难，难见AI价值；创业者则受益于AI对琐碎事务的处理。
美团新独立APP，点不了菜只能点AI
美团新开源LongCat-Flash-Omni模型，支持多模态，在全模态基准测试达开源SOTA水准，推理快且全模态能力强。实测交互体验丝滑，其迭代逻辑清晰。该模型成功源于架构创新，美团靠软硬件结合实现虚实连接。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
为什么说开发者参与鸿蒙生态共建是“恰逢其时”？
文章指出开发者参与鸿蒙生态共建恰逢其时。当前人均设备多，鸿蒙打破旧规则，生态加速生长。HarmonyOS开发者技术分论坛展示新机遇，介绍其开发能力、适配方案等，还阐述生态开放性与开源精神。
1300亿美元，买断AGI未来？OpenAI完成5千亿股改，奥特曼0股权
OpenAI完成架构重组，非营利的OpenAI基金会手握1300亿美元股权掌控营利部门。CEO奥特曼直播分享诸多重要内容，如算力目标、研发自动化AI研究员计划等，还谈及平台战略、隐私等议题。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
揭秘超节点，AI算力需要“统一的语言”
AI大模型热潮带动算力行业发展，中国AI芯片崛起，但单颗芯片算力不足、不同设备沟通有障碍成行业难题。华为发布“超节点”架构与“灵衢”技术，搞出“算力普通话”，目标是让算力系统更高效、灵活、省钱。