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从MiniMax到DeepSeek：为何头部大模型都在押注「交错思维」？
昨日推特博主公布国内几大开源模型在 mini - SWE - agent 测试成绩，MiniMax 新一代大模型 M2 表现最佳。其采用的「交错思维」技术成亮点，解决了状态漂移问题，正成高性能 Agent 模型标配。M2 既强又省，还给出使用最佳实践。
疯了，A社IPO大饼画到30万亿美元！一个美国的GDP
华尔街日报爆料，Anthropic将告诉投资人其潜在收入机会超30万亿美元，已秘密递交IPO草案。该数字是标普1500里191家科技公司去年营收总和的12倍，算法是把AI能接手的工作全算进去。公司内部面试还筛人，很割裂。
阿里云 Tair 基于 3FS 工程化落地 KVCache：企业级部署、高可用运维与性能调优实践
本文介绍阿里云 Tair KVCache 团队与服务器研发存储软硬件结合团队对 3FS 的工程化升级实践。从性能、产品、运维维度优化，为高性能 KVCache 在企业级 AI 场景落地提供范式，还提及未来 3FS 产品化及服务器硬件升级方向。
飞轮“倒转”，灵巧手厂商困在夹缝里
2024年具身智能焦点转向灵巧手，初创公司遭上下游夹击。技术远未成熟价格战却已升级，投资者押注最AI、最像人手、最早量产。但智能不足、应用场景不明确，降本成唯一共识，行业陷入“降本缺规模”死循环。
1.5B刷新数学代码SOTA！快手&清华精细化Token管理，LLM推理能力飙升
快手与清华团队用1.5B参数小模型在推理基准上超越同量级SOTA。其Archer方法通过精细化Token管理，对知识型和推理型Token差异化训练，让知识和推理同步更新且互不干扰，在数学和代码任务表现出色。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
手握30亿、被蚂蚁狂挖人，转型被骂惨的王小川，真的翻身了？
在大模型竞争中，2023 年成立的百川战略收缩聚焦医疗，起初内外存疑。2025 年，AI 医疗技术与应用进展显著，今年初大厂入局。百川如今开源 Baichuan - M3 模型，王小川认为医疗已入应用阶段、多模态非主战场，且国内 To C 更好。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
SIGGRAPH 2026 | 无需训练，一段单目视频解锁任意运镜与「子弹时间」
来自UIUC、宾大与Netflix Eyeline Labs的研究团队提出FreeOrbit4D，无需训练模型，用单目视频就能实现任意运镜和“子弹时间”。它通过“前景补全的4D重建”提供几何支架，在大角度视角变化下表现出色，还带来诸多应用。
澜起科技：高速互连芯片巨头历史
文章讲述澜起科技发展历程。它从电视机顶盒芯片转型内存接口、高速互连芯片，虽历经政策冲击、做空危机、供应链压力与客户竞争等挑战，但凭借技术实力和研发投入，在行业中站稳脚跟，未来有望受益于AI算力需求升级。