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不只DeepSeek，阶跃等开源JetSpec：大模型解码提速近10倍
近期，DeepSeek 推出 DSpark，阶跃星辰提出 JetSpec，都关注大模型推理效率。DSpark 关注验证效率，JetSpec 提高有效 Token 生成率。二者切入点不同，但都显示大模型行业进入新阶段，推理效率成 Agent 落地基础变量。
万亿参数狂欢！一文刷爆2025年七大顶流大模型架构
文章深入剖析2025年顶级开源模型的创新技术，介绍了DeepSeek V3/R1、Kimi 2、Qwen3等七大顶流大模型架构，揭示滑动窗口注意力、MoE和NoPE如何重塑效率与性能。
Meta将推出闭源模型，并砸数千亿美元打造超算集群
Meta正在酝酿大转向，扎克伯格宣布砸数千亿美元建超算集群，还考虑将强大AI模型Behemoth从开源转闭源。此前Meta一直高举开源大旗，如今因模型内部表现不佳等因素动摇开源信仰。
DeepSeek-R2！？神秘模型惊现竞技场，真实身份引网友猜测
大模型竞技场秘密上线神秘模型steve，对话中它称来自DeepSeek。网友热烈讨论其身份，有R2、V4等猜测。同时，因CEO不满及可能缺芯片，DeepSeek的R2再度延期。
LeCun有了新证据！大模型思考与人类思考存在本质差别
Yann LeCun参与的研究用信息论揭示大语言模型与人类在‘理解世界’上的本质差异。研究引入新量化框架，分析主流大模型，发现AI与人类在‘理解’上有三大核心差异，对当前AI发展趋势提出挑战。
3.6K Star！OpenCode 团队开源宝贝，模型价格、能力、规格一网打尽！
开发AI应用时，模型选择成难题，信息碎片化、不透明让人头疼。OpenCode团队开发的开源项目Models.dev，整合主流模型关键信息，可一站式查询、精确估算成本、对比能力，还提供公开API，社区驱动持续更新。
Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。
Anthropic训了一个10万亿参数的模型，然后说：太危险了，不卖
Anthropic发布10万亿参数新模型Claude Mythos，因其网络安全能力过强不公开发布，联合12家科技巨头开展Project Glasswing计划，让企业用其查系统漏洞。模型性能提升显著，还能突破沙箱，引发各方关注。
MoCa：首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。
用 1/1000 的参数打穿大模型：我为什么强烈推荐 PaddleOCR
PaddleOCR是百度开源的OCR工具，模型参数仅0.07B，却能在复杂场景媲美大模型精度。其新一代PP - OCRv5全面升级，在文本检测等方面表现出色，还稳定增长且在海外受关注。