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SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
GPT-5 在 Lovable/Vibecode 中氛围编码，附 GLM-4.5 对比 （反向搜索引擎、吵架的俄罗斯方块）
文章展示GPT - 5在网页端、Lovable、Vibecode的测试案例，与GLM - 4.5对比。如GPT - 5在WebDev Arena创纪录，不同版本使用限制不同。还列举多个应用案例，指出GPT - 5有不足，GLM4.5全栈开发表现不错。
人生周报v035：我和你
本周人生周报分享了即刻、X平台上对AI时代产品与服务、人性、社区氛围等观点，推荐《我和你》，还输出对生活、思考、创作等方面感悟，如把一天当一生过、当答案免费问题无价等。
让你抄袭都跟不上节奏
最近 Dia 连更两小版本，推出 Skills Gallery 和 Research 功能，即扩展技能库和深度研究能力。它更新似微信，节奏快创意足，让对手难抄袭。目前免费，仅 M 芯片苹果电脑可用，文末有邀码获取方式。
R2没来，却等来综合性能更优的DeepSeek R1T2
抱抱脸热门排行榜出现R1变体模型DeepSeek-TNG-R1T2，构建于多个父模型之上，在智能与输出token长度间达新平衡点，速度快且测试表现佳，还给出与不同模型对比的选择建议。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
小扎万字檄文炮轰硅谷，Meta重磅开源30B小钢炮！一台MacBook就能跑
Meta发布全新30B大模型Muse Glimmer并开源，用4-bit量化等技术让其能在本地设备运行，有五大核心超能力且采用Apache 2.0协议。同时，Meta CEO小扎发表万字檄文暗讽OpenAI等，抨击AI末日论等观点。
手机跑多模态也能快到飞起！面壁MiniCPM-V 4.6开源
面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6，以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强，是视觉语言多面手，还适配主流系统，降本增效，让AI能力从云端到指尖。
OpenClaw 背后核心框架 Pi：好的 Coding Agent 应该让用户来决定需要什么
OpenClaw 背后核心框架 Pi 是极简框架，系统提示词和工具定义不到 1000 tokens。开发者 Mario 认为好的 coding agent 应让用户决定需求。Pi 不支持 MCP 等，在 Terminal Bench 2.0 排名靠前，GitHub 星数超 24000。