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阿联酋K2横空出世，数学、代码样样行，速度全球最快，GPT-4看了都得抖三抖

阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学与G42公司联合推出开源AI推理系统K2 Think，基于Qwen 2.5 - 32B模型。它靠六项技术性能出众，在多领域测试成绩好，还以小参数量媲美大模型，且全面开源。

新智元报道，清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2，仅用5B长文本词元就能完成训练，相比稠密注意力机制有显著加速，性能接近传统稠密模型。

语言模型存在位置偏见，影响复杂推理等任务。论文提出Pos2Distill框架，将模型优势位置能力迁移到劣势位置缓解偏差，设计了Pos2Distill - R1和Pos2Distill - R2，在检索和推理任务表现好且有跨任务泛化能力。

文章介绍了Claude Code的诞生故事、技术选型、开发流程等。它从听歌小工具变为年入5亿美元产品，90%代码自写，开发流程快，还重新设计终端交互。Anthropic团队各环节AI化，也有特殊条件，有些经验可借鉴。

当前大语言模型（LLM）核心架构存在根本性缺陷，受大脑分层处理和多时间尺度启发，本文提出仅2700万参数的分层推理模型（HRM），免预训练与CoT标注，单次前向传播解决复杂任务，在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。

Yann LeCun在播客专访中火力全开，炮轰Hinton认可LLM是想摆烂退休，直言LLM不是通往智能的路，还吐槽Meta卷入LLM竞赛后无法专注研究。他介绍了新公司AMI和世界模型、JEPA等技术，认为JEPA类世界模型五年内将统治AI圈。

本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程，分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考，如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等，还探讨了未来发展挑战与趋势。

这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。

复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。

硅谷风投投资人Jaya Gupta指出，当AI领域趋同，产品易被复制时，公司组织形态才是难以复制的护城河。如OpenAI、Palantir围绕新型工作创造新型机构，吸引特定人才。公司应匹配叙事与组织形态，选人要注重结构认可。