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小米万亿模型全面开源：MIT 协议、1M 上下文，但还是打不过 DeepSeek
小米开源 MiMo-V2.5 和 MiMo-V2.5-Pro 两款模型，采用 MIT 协议，适合商业应用。在基准测试中表现出色，有竞争力价格和限时优惠。但与 DeepSeek 比，架构创新偏工程化，也有推理表现不足等问题。
硬核拆解大模型，从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ，一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型，硬核拆解架构设计与革新思路，介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术，OLMo 2 的归一化策略，Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。
GPT-6 Sol和Opus 5.2同时灰测！奥特曼阿莫迪周末刚喊刹车，一上班就踩油门
本文爆料OpenAI和Anthropic同步灰度测试新一代大模型GPT-6 Sol和Claude Opus 5.2，对比了模型性能提升，同时提到OpenAI GPT-5.5即将退役，带来AI大模型领域最新前沿动态。
LightX2V Ulysses Attention 实现学习笔记
本文记录了LightX2V中Ulysses Attention的实现方式与张量形状推导。在多模态/视频场景，其实现可概括为一种layout变换，还提供`enable_head_parallel`和`use_fp8_comm`选项，效果受运行环境等因素影响。
DeepSeek V3.2爆火，Agentic性能暴涨40%解密
文章解密了DeepSeek V3.2 Agentic性能暴涨40%的原因，即采用交错思维链机制。还对比了其与早期ReAct范式，介绍其效果、原理，以及MiniMax为落地该机制做的工作，最后提到多家模型达成技术共识。
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
ChatGPT三岁生日时，DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色，缩小了开源与闭源模型差距，还降低了成本，给硅谷闭源AI公司带来压力。
手机跑多模态也能快到飞起！面壁MiniCPM-V 4.6开源
面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6，以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强，是视觉语言多面手，还适配主流系统，降本增效，让AI能力从云端到指尖。
DeepSeek-V3.2正式版发布，将开源模型的能力推向极致
DeepSeek-V3.2正式版开源，包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制，降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进，支撑高难度推理。还融合思考与工具使用，合成训练数据，在智能体评测表现优异。
The Batch: 880 | 用 AI 学 2 小时 vs. 跟老师学 6 小时
Alpha School用AI驱动教学，将传统6小时课程替换为2小时个性化学习，让学习速度翻倍，学生考试成绩优异。但部分教育委员会拒绝其分校申请，批评者称缺乏严格证据。此外，美国多地也在进行AI教育尝试。
OpenClaw的风刮到了多模态生成，6B小模型超越Nano Banana 2！
现在多模态生成模型在复杂指令和下游任务表现不佳。上海人工智能实验室等团队提出GEMS，将OpenClaw成功应用于多模态生成领域，激发小模型潜力，让6B小模型部分任务超越Nano Banana 2。