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养虾人狂吃国产模型！4.19万亿Token调用量激增34.9%超越美国
根据OpenRouter数据，上周中国大模型周调用总量飙升至4.19万亿Token，再度超越美国登顶全球。中国产品在全球大模型调用量Top 5中占三席，国产大模型受青睐，但在速度和价格方面仍待提升。
人格向量：大模型性格的数学解码与精准操控
大语言模型在应用中会出现危险行为偏移与训练引发的非预期偏移，传统方法难监控干预。本文发现人格特质在线性方向表现为“角色向量”，实现提前预测、实时监控和主动控制，为AI安全提供数学框架。
大模型狂叠 buff、Agent乱战，2025大洗牌预警：96%中国机器人公司恐活不过明年，哪个行业真正被AI改造了？
InfoQ编辑部发布《2025年度盘点与趋势洞察》，探讨大模型、Agent等领域变化，分析行业被AI改造情况。指出2025年格局重塑，竞争焦点转变，国内AI有进展但与硅谷有差距，还介绍了大模型、Agent、AI Native等发展趋势。
AI集体“听不懂”！MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板
MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试，结果显示，多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平，音乐任务中所有模型表现不佳，且有显式推理能力的模型表现更优。
大模型哪里出问题、怎么修，这篇可解释性综述一次讲清
来自多机构的研究团队发布“可实践的机制可解释性”综述，通过 'Locate, Steer, and Improve' 三阶段范式，为大模型的对齐、能力增强和效率提升提供方法论，还梳理可解释对象体系和干预手段。
AI失忆术！只需3个注意力头，就能让大模型忘记「狗会叫」
Meta和纽约大学团队发布论文《From Concepts to Components》，提出SAMD和SAMI方法。前者定位模型概念注意力模块，后者微调强度。能让模型‘失忆’，还可增强推理、控制安全，为AI研究开新方向。
本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
Cursor发布首个编程大模型！代码生成250tokens/秒，强化学习+MoE架构
Cursor 2.0正式发布，搭载自研大模型Composer。它30秒完成复杂任务，比同行快400%，每秒生成250个tokens。还带来原生浏览器工具等新功能，基于强化学习，但模型底子透明度遭质疑。
隐私优先的本地匿名化小模型：在数据离开设备前保护个人信息
最强 AI 模型在云端，安全数据在本地，这一矛盾困扰着想用 AI 处理敏感信息的人。Freysa 团队提出解法，不重写提示，只替换敏感信息，用小模型实现精准匿名化，有实用价值。