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Claude有「编制」了！Anthropic发的

6月23日，Anthropic发布Claude Tag，它是常驻Slack频道的AI团队成员，有自己的身份、账号和审计轨迹。其核心是权限架构，采用智能体身份，按用量计费，已对企业版和团队版客户开放beta。

Wayve的LA - Pose研究，不依赖百万级3D标注，从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’，再用少量3D标注微调，转化为相机位姿估计能力，在多基准上提升精度且泛化能力强。

自Qwen3-Next发布，GDN成Qwen主力注意力层，随模型规模扩大开销增大。现开源FlashQLA算子库，融合优化GDN Chunked Prefill前反向算子，在NVIDIA Hopper上多场景加速，提升预训练和端侧推理效率。

近期《Science》研究表明可解析AI内部表征实现通用引导与监控。浙大联合阿里两篇ACL 2026主会论文，揭示Steering工作原理与能力边界，还开源一站式框架EasyEdit2，全面展示了Steering价值。

视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。

北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。

顶级工程师Andrej Karpathy分享用Claude编程心得，称过去20年编程方式在几周内改变，12月约80%代码交agent，自己做20%修改。Claude和Codex在2025年12月跨过‘一致性/连贯性门槛’，让agent编程可行。

自2020年华为麒麟芯片断供，中国芯片加速自主研发，2025年末集体冲刺上市。如摩尔线程、沐曦股份等，虽多数亏损，但市值狂飙。不过，国产GPU面临技术、生态等挑战，崛起需漫长蛰伏与突破。

本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进，对比了基座与推理模型，介绍了架构、训练方法变化，如 V3.2 结合 MLA 与 DSA，更新奖励和 GRPO 算法，还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。

北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。