開源生態
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昇騰 910C 叢集完成 DeepSeek-V4-Pro 1.6 兆參後訓練，制裁壓力下國產算力跨入訓練門檻
深圳河套學院 AI 訓練平台專案團隊聯合哈爾濱工業大學（深圳）、深圳市大資料研究院與華為有關團隊，以華為昇騰 910C 晶片叢集完成 DeepSeek-V4-Pro 全參數後訓練，模型規模 1.6 兆參數。這是全量訓練，不是推理部署或區域性微調。
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長影片一致性的三道關卡：拆解 JoyAI-Echo 的記憶、蒸餾與超分架構
長影片生成卡關的從來不是「會不會造夢」，而是「記不記得住夢」。鏡頭切換臉就變，換場景衣服就飄，開口說話音色對不上，這不是算力問題，是架構沒把長期記憶當一等公民。
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異質性是產品：四間實驗室的小模型議會，工程教訓全在 serving 層
v1 的 Thousand Token Wood 是個沙盒：五隻森林動物共用一個微調過的 0.5B 模型，交易、囤貨、在衝擊下崩盤，你是觀眾，負責調參、觀看泡沫生成。它驗證了多 agent 經濟體的可行性，但本質上是個展示品。
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Persona Atlas 不測「模型知道什麼」，十道哲學題 + Embedding 幾何，把思維風格量成可比較的距離
HuggingFace 駭客松作品 Persona Atlas 換了一個評估維度：不跑知識基準，而是用十道刻意無標準答案的哲學題，把不同「人格」的回答轉成 embedding，直接在向量空間比距離。核心命題是：與其測模型知道什麼，不如測「一個心智怎麼移動」。
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Ladybird 關門：開源信任經濟的轉折點
AI 讓「大量用心的程式碼」幾乎零成本，Kling 的決定點出了一個正在失效的假設：大補丁曾是善意的代理指標，現在不再是。這意味著開源維護者的把關邏輯需要重寫，從「看努力程度」轉向「看誰為後果負責」。問責制，而非產出量，才是 AI 時代貢獻者信任的新基準。
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把模型自己的失敗當訓練資料：DPO 不只是對齊工具
大多數人對 DPO 的印象停留在 RLHF 的替代品，用人類偏好資料讓聊天機器人更安全、更有禮貌。DharmaOCR 提了一個不同的問題：如果任務本身就有客觀的對錯，DPO 能不能用來直接消除特定的失敗模式？
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操作是 APP，運動才是 OS：全行業搞錯了優先順序
具身智慧賽道的共識快成路徑依賴：疊衣服、端咖啡、鎖螺絲，操作任務結果直觀，資料需求自然向上半身集中。橋介數物創辦人尚陽星在深度訪談中給出反向判斷，全身運動資料的重要性，被整個行業嚴重低估了。
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Nathan Lambert 辭別 Ai2：OLMo 從未刷榜奪冠，影響力卻滲透整個開源生態
Nathan Lambert 宣佈離開 Allen Institute for AI（Ai2），結束以 OLMo 開源模型為核心的研究歷程。他在反思文章中直指一個矛盾：OLMo 在效能上從未站上前沿，即便在同尺寸桶內也非頂尖，影響力卻遠超排名數字所能呈現的範圍。值得追問的是：不靠刷榜，影響力從何而來？
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百度 0.9B 輕量模型 PaddleOCR-VL-1.6 聲稱壓倒 Gemini-3-Pro 與 GPT-5.2，開源可平滑遷移
百度文心正式發布 PaddleOCR-VL-1.6，這個僅 0.9B 參數的輕量專用模型，在文件解析評測 OmniDocBench v1.6 上達到 96.33%。
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多輪 RL 的靜默 bug：你的 agent 訓練迴圈可能從一開始就壞了
你的 tool-using agent 訓練了幾千步，loss 在降，但模型沒有你想像的那麼在學。原因不在演算法，在管線裡一個常被忽視的環節，token 邊界。