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图解Vllm V1系列4：加载模型权重(load_model)
文章聚焦vllm加载模型权重的流程。从入口函数切入，详细分析DefaultModelLoader的工作步骤，包括初始化模型架构和实际加载权重，还给出各步骤代码及作用，为想操作load_model的人提供框架。
冻结模型权重，Agent还能持续进化：ModularRSI探索Harness自我改进
IQuest Research联合北京航空航天大学、曼彻斯特大学等机构发布ModularRSI研究，探索在基础模型权重冻结的条件下，通过演化Agent外围运行机制Harness，实现可泛化的Agent自我改进，性能提升可跨任务、领域、模型迁移。
微软 SkillOpt：不动模型权重，只训练那份「技能说明书」
微软研究院 Yifan Yang 等人推出 SkillOpt，思路反直觉，不动模型权重，把「技能文档」当可训练参数。它在 52 个组合中表现最优，技能可迁移，代码已开源，还支持多操作。
The Batch: 954 | Kimi K2.6 挑战开源权重模型领先者
Moonshot AI升级后的Kimi K2.6是1万亿参数的视觉 - 语言模型，专为代码生成设计，性能与Qwen3.6 Max Preview等相当，略逊顶级闭源模型。其功能多，幻觉率低，模型权重可免费下载。
千问7B生图模型开放权重！3090就能跑，2K出图修图抠图全包
千问开放了7B参数的Qwen-Image-2.1生图模型权重，单张RTX 3090即可运行，一套模型覆盖文生图、修图、抠图、2K原生输出、透明图生成全需求，网友实测效果出色，该模型已登上Hugging Face文生图趋势榜第一，目前权重仅开放非商用授权。
模型汤新做法！Meta｜提出“类别专家汤”：SoCE，大幅提升模型性能，刷新SoTA！
大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。
OpenAI突然开源新模型！99.9%的权重是0，新稀疏性方法代替MoE
OpenAI悄悄开源新模型，0.4B参数且99.9%权重为零，是Circuit Sparsity技术的开源实现。该技术通过约束模型内部连接稀疏性，解决传统稠密Transformer黑箱问题，或让MoE模型走上末路，但目前算力成本极高。
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
Anthropic CEO：模型可在一亿上下文窗口中学习，且不改变权重，未来AI将每月10万美元
Anthropic CEO Dario Amodei预测几年内将出现月费10万美元、支持1亿词上下文窗口的AI模型。Google Research论文揭示LLM能在不改变权重下，通过「临时便签」机制学习，还介绍了其原理与实验验证。
文心大模型 4.5 系列正式开源，涵盖 10 余款模型
6月30日，百度正式开源文心大模型4.5系列，含10款模型，实现预训练权重和推理代码全开源。可在飞桨星河社区等平台下载，百度实现框架与模型“双层开源”，技术创新多，性能表现优。