田渊栋被裁后新offer排到法国！原来Llama 4.5训完后被卸磨杀驴了（在新窗口打开）
刚刚从Meta一线获悉，田渊栋前脚刚发了推文说自己被裁，后脚就被解除了公司内部各种权限——嘿，亚历山大王的刀，就是这么快。这也是这次裁员中最具争议的地方，“在Meta工作已超过十年的田渊栋和他的组员，整组被一锅端了”，这是为什么？
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关于“LAMA”的结果
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如果中国大模型不再开源（在新窗口打开）
美国 AI 圈开始出现“担心中国开源断供”的苗头了吗？10 月 20 日，在专注于开源模型讨论、拥有 55 万成员的 Reddit 分论坛“r/LocalLLaMA”上，一位网友发布了一则“当中国公司停止提供开源模型时会发生什么？”的提问，并表达了假如中国模型逐渐闭源或开始收费该怎么办的担忧。
国产类脑大模型适配国产沐曦GPU！长序列推理提速超百倍，仅用2%数据匹敌主流模型（在新窗口打开）
超长序列推理时的巨大开销如何降低？ 中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布的类脑脉冲大模型SpikingBrain (瞬悉)-1.0提出了新思路。 SpikingBrain借鉴大脑信息处理机制，具有线性/近线性复杂度，在超长序列上具有显著速度优势。 在GPU上1M长度下TTFT 速度相比主流大模型提升26.5x，4M长度下保守估计速度提升超过100x；在手机CPU端64k-128k-256k长度下较Llama3.2的同规模模型Decoding速度提升4.04x-7.52x-15.39x。 SpikingBrain适配了面向沐曦MetaX国产GPU集群的高效训练和推理框架、Triton算子库、模
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述（在新窗口打开）
过去几年，大语言模型（LLM）的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习（Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT）：输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型，但局限也日益明显：缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
143亿美金买来一场空！小扎向谷歌OpenAI低头，史上最大AI赌注失速（在新窗口打开）
从Llama 4「作弊刷分」丑闻，到143亿美元收购Scale AI，扎克伯格疯狂挖角，却换来团队内讧；上亿美元年薪，没能留住顶尖人才。Meta的超级智能实验室（MSL），到底是未来引擎，还是人心崩盘的深坑？