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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。
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。
爆火的腾讯WorkBuddy发了篇论文，公开了自家底牌
腾讯 WorkBuddy 团队将内部模型选型评测等开源成 Benchmark，公开多模型 Agent 工作台选型底牌。Bench 优点是任务分布真实且开源可审计，论文介绍了核心方法论、四大赛道拆解、榜单结果，还对比了现有工作。
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。
大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
中国AI创业者重登GTC舞台：杨植麟用技术语言讲了一个智能上限突破的浪漫故事｜甲子光年
美国当地时间3月17日，月之暗面（Kimi）创始人杨植麟在英伟达GTC演讲，介绍Kimi技术路线图。他提出开源模型要出色，给出Token效率、长上下文、智能体集群三个概念，还探索了未来架构，且将创新开源。
回村拜年、赶集舞狮：一台小机器人的县城奇幻漂流｜甲子光年
2026马年春节，人形机器人迎来高光。‘清华系’加速进化公司将小型人形机器人Booster K1带回乡村，在多样场景测试。该公司走小而美路径，产品性能优、销量好，通过B端、C端策略打开市场。
Cursor 重新定义 Agent：脑子再大，不如会翻书。
Cursor 分享博客指出，Dynamic Context Discovery 效果远好于 long context 方式，开启动态上下文可使总 Token 消耗降 46.9%，还能减成本、降延迟、提准确率，但也存在成本转嫁、工程复杂度高和安全风险等问题。
堆了一仓库GPU，却生产不出专业智能？九章云极用AI工厂给出解答
企业接入通用大模型到业务系统，却发现它难以执行任务。九章云极在发布会上推出‘AI工厂’战略，通过训练工厂和Token工厂填平执行鸿沟，前者用强化学习造专业模型，后者让专业智能规模化流通。