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The Batch: 943｜液体和气体如何运动
传统数值方法模拟复杂物理系统慢且贵，基于机器学习的模拟通常只适用于特定系统。研究人员构建通用 transformer 模型 Walrus，可模拟流体运动，开源且在多方面表现出色，有望加速多领域模拟工作。
Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。
就是阻击OpenAI，Claude抢先数十分钟发布Claude Opus 4.1
就在Sam Altman官宣两个开源推理模型前半小时，Anthropic抢先发布新模型Claude Opus 4.1。该模型能力提升，适用多平台，定价公布，企业用户反馈良好，还提供混合推理模式，不过订阅费遭吐槽。
彩讯股份 CEO 白琳：企业级AI正从技术热潮走向系统化落地
1月31日彩讯股份发布《企业级AI应用白皮书》，CEO白琳接受采访。指出企业级AI正从技术驱动转向应用落地，面临系统性挑战，白皮书梳理发展阶段、痛点与路径，还介绍了‘1+1+N’策略等。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手，介绍了词汇表、Bigram模型等概念，接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型，阐述模型、训练等内容，最后回顾成果，下一篇将基于此实现完整GPT。
让GPU不再摸鱼！清华蚂蚁联合开源首个全异步RL，一夜击穿14B SOTA
清华与蚂蚁联合开源AReaL - boba²，实现全异步强化学习训练系统，解耦模型生成与训练流程，大幅提升GPU利用率。14B模型在多个代码基准测试达SOTA，性能接近235B模型。
马斯克说到做到：开源X平台核心推荐算法
X（原Twitter）开源内容推荐Feed on X召回、精排推理、策略代码，模型参数配置较小，应是简化Demo版。召回用双塔模型，精排用双层Transformer，还介绍了系统架构、模型细节等。
从开源狂热到应用为王，AI 正在回归常识
AI行业正发生变化，模型行业对“开源还是闭源”态度转向商业共识，旗舰模型开始闭源；应用变得更重要，应用层机会多；智能体重新定义AI价值边界，推动行业从“模型思维”走向“系统思维”。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
千问3：开源第一不只是说说！
英伟达新开源的OpenCodeReasoning系列选千问作基础底座。千问3以Apache 2.0发布后，开发者生态更新频繁，衍生模型超10万，下载量破3亿，全球第一。其性能强，正加速开启全栈式AI时代。