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传言：中国AI 公司人肉运硬盘到马来西亚训练模型，美国芯片禁令形同虚设？
《华尔街日报》传言中国AI公司工程师人肉运硬盘到马来西亚训练模型。美国芯片禁令下，中国公司难进口先进硬件，采用复杂方式规避。任正非和黄仁勋都认为可集群补单芯片性能，美国制裁效果堪忧。
全球闲置算力训个模型，性能媲美R1，老黄天塌了！Karpathy曾投资它
全球首个分布式RL训练模型INTELLECT - 2发布，整合闲置算力完成训练，成本降低，性能媲美DeepSeek - R1。其采用分布式异步强化学习范式，团队开源四大关键组件，还获Karpathy等投资，未来有多项计划。
Kimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构，用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中，它减少75%的KV缓存需求，推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
一个问题几百美元，DeepMind智能体一次搞定了9个Erdős问题
DeepMind团队的大模型在一次‘测试’中解决9个开放的Erdős问题，还自动验证，解法通过人工审查。其框架AlphaProof Nexus结合大模型与Lean编译器，研究展示了AI辅助正式证明搜索技术潜力。
编程智能体的隐藏bug，被上交IPADS团队用数学逻辑给揪出来了
上海交通大学 IPADS 研究团队打造 FM - Agent，实现大规模系统全自动正确性推理。它能从顶尖编程智能体生成的大规模系统中找出隐藏 bug，还提出新规约生成方法，在绝对严谨与工程可用间找到平衡。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开，指出当前大模型训练不充分，介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等，工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等，以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
NeurIPS 2025 | 蚂蚁CGM：图融合架构重塑代码大模型，探索非 Agent 新范式
在NeurIPS 2025上，蚂蚁将展示Code Graph Model (CGM)。它把代码库图结构集成到开源LLM，开启新范式，在代码库级任务上以非Agent方案登顶开放权重模型榜首，解决了复杂软件工程的Agent依赖难题。
专门收购和孵化无聊产品，年收入 3 亿美金的 Tiny 给了些启发
Tiny 通过收购孵化不起眼但赚钱的产品，成年收入 3 亿美金的控股公司。联合创始人 Andrew Wilkinson 分享创业见解，如选有利润空间的细分市场，初期选能快速获正反馈的生意，还谈到收购、管理等多方面经验。
OpenAI IMO金牌团队爆料：AI拒绝作答第六题
OpenAI IMO团队接受采访，透露让模型获IMO金牌的项目仅用两三个月、核心开发者仅三人。还谈及模型证明风格、第六题失分原因、解决千禧年大奖难题距离等，强调通用技术及面临的新挑战。
以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。