Anthropic 开源 FlashProve，探索验证模型推理来源（在新窗口打开）
FlashProve 用权重承诺与零知识证明探索模型推理验证。团队在400B参数的Llama 4 Maverick上报告约110 Token/s证明吞吐；当前实验为1024 Token窗口中的单个输出Token，仍受整数计算、贪婪解码及较高证明成本限制。
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关于“LAMA”的结果
共 35 篇
我用Meta“华人天团”打造的新模型，一张图复刻了一个“豆包App”（在新窗口打开）
MSL交出首张答卷。 Meta的“牛油果”模型，终于熟了！ 智东西4月9日报道，今天，在成立9个月后，Meta超级智能实验室（MSL）发布了其首款模型Muse Spark（内部代号牛油果）。这是一个原生的多模态推理模型，支持工具使用、视觉思维链和多智能体编排。 在大模型测评平台Artificial Analysis上，Muse Spark的智能指数直接从Llama 4 Maverick的18分，跳到了52分，介于Claude Sonnet 4.6和Claude Opus 4.6之间，算是进入第一梯队了。 我们第一时间对模型做了体验，上传了一张豆包App的截图，要求Muse Spark复刻。可以
MiniMax M2.7开源，携手全球伙伴加速AI生态繁荣（在新窗口打开）
MiniMax M2.7 在今天正式开源。我们和华为昇腾、摩尔线程、沐曦、昆仑芯、NVIDIA，以及 Together AI、Fireworks、Ollama 等海内外芯片厂商、推理平台携手，在开源首日即完成模型接入与推理适配工作，推动全球 AI 生态繁荣发展。
DeepSeek、GPT、Qwen，所有大模型架构图都有，Karpathy：宝藏画廊！（在新窗口打开）
最近几年，大模型赛道好不热闹。 叫得上名字的几乎数都数不过来：从 GPT、Llama、Gemma、Mistral，到 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、MiniMax 等等，新模型几乎以周更的速度出现。 但问题是，当架构创新越来越多时，理解它们反而变得越来越困难。不同论文里的模型结构图风格各异、模块命名不统一，即便是研究者，也很难快速看清一个模型究竟在哪些地方做出了关键改动。 如果把过去几年主流模型的架构放在一起，你会发现一个明显的空白：我们拥有大量模型，却缺少一张清晰的大模型架构图。 最近，AI 研究者 Sebastian Raschka 就尝试给了这样一张图，他将过去几年主流大
神秘模型「Pony Alpha」火了，被曝是GLM-5（在新窗口打开）
马年未至，春节档新模型已经蓄势待发。 OpenRouter就已悄然上线了一款强大的神秘模型“Pony Alpha”，几天之内引发了一大波网友的无奖竞猜！ 有人猜它是Claude新模型： 有人猜它是Codex 4.6： 还有人猜它是xAI并入SpaceX后推出的Grok 4.2： 甚至Llama 5都出来了…… 根据OpenRouter官方说法，这款神秘模型主打编码、推理和角色扮演，它针对智能体工作流进行了优化，具有很高的工具调用准确率。 经过几天的发酵，目前的备选答案满天飞，各家模型都被提了一遍。不过基于即将到来的马年春节，大多数网友认为这很可能是一款中国模型。 DeepSeek-V4和GLM
设计师大解放！清华发布「建筑平面图」自动生成模型 | ACL'25（在新窗口打开）
清华大学最新提出的建筑专业知识驱动的平面图自动生成方案FloorPlan-LLaMa，解决传统模型「指标优秀但实际不可用」 痛点，让AI生成贴合建筑师设计偏好的可行方案。
Reddit一张神图疯传！2年后，你的笔记本就能跑Fable 5（在新窗口打开）
两年后，Fable 5 级 AI，可能就躺在你的笔记本里。就在昨天，全球最大的本地大模型社区r/LocalLLaMA，一张图刷屏了整个AI圈——标题简单粗暴：如果趋势持续，Mythos级能力可能在2年内运行在高端消费级硬件上。
牛津、英伟达等提出记忆压缩新范式：训练时让模型学会断舍离（在新窗口打开）
2026 年初，各大 AI 厂商在上下文窗口长度上展开激烈角逐。Google 的 Gemini 3 Pro 已支持 100 万级 token 上下文，Meta 的 Llama 4 Scout 更宣称可处理 1000 万 token。GPT-5 系列也在快速推进长上下文能力。
爱思唯尔把Meta告了：拿Sci-Hub盗版论文训练大模型（在新窗口打开）
AI版权大战，再度升级了。 手握《柳叶刀》《细胞》等顶刊，掌控全球海量核心科研成果的学术出版巨头爱思唯尔（Elsevier）正式入局，加入集体诉讼团硬刚Meta—— 控诉Meta非法爬取、复制受版权保护的科研论文，用于训练自家大模型Llama。 在此之前，站出来起诉AI侵权的多是作家、媒体机构。 此番是头一回，顶级学术出版商下场打响版权维权之战。美国出版商协会也在声明中给定调： 这是主流出版集团首次发起针对AI企业的诉讼，Meta明目张胆侵犯版权，出版商们将还原全部事实。 有意思的是，这场官司明面上矛头对准Meta，可证据一摊开，与爱思唯尔纠缠十多年的两大盗版学术库——LibGen、Sci-H
北大联合Llama-Factory推出DataFlex：工业级数据动态训练系统（在新窗口打开）
当大模型训练进入深水区，竞争的关键已经不再只是「模型参数怎么调」，而逐渐转向一个更核心、也更难系统解决的问题：模型在训练过程中究竟看到了什么数据、以什么比例看到、哪些样本应该被更频繁地学习。