消息称英伟达开发万亿参数开源 AI 模型 Nemotron 4
据 The Information 报道，英伟达正在研发下一代开源 AI 模型系列 Nemotron 4，目标是与全球领先的开源模型竞争。规模最大的模型预计至少拥有 1 万亿个参数，但目前开发和最终训练尚未完成，最早可能在今年深秋准备就绪，英伟达尚未确认发布日期。公司希望通过开放模型生态扩大 AI 应用范围，同时带动 GPU 需求。英伟达近期还发布了 Nemotron 3.5 Lightning，
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由前DeepMind、苹果、OpenAI和Meta员工创立的Trajectory融资4000万美元
AI初创公司Trajectory由DeepMind、苹果、OpenAI和Meta的前员工创立，近日完成由红杉资本领投的4000万美元融资，公司估值达到3亿美元。Trajectory正在开发持续学习模型。随着闭源模型成本上升，企业开始更多地定制开源AI，以满足自身的具体需求。
混合嵌套搜索框架在 LLM 驱动的优化中分离结构与参数
研究人员提出一种混合优化框架，将 LLM 负责的结构决策与连续参数调优分开。外层循环由 LLM 生成带有数值空缺的结构草图，内层数值优化器再对这些数值进行调节。该框架支持组合不同的文本优化器和数值优化器，包括 CMA-ES、基于梯度的方法和 MCMC 采样器。在元优化、系统研究和社会困境中的代码策略，以及近似贝叶斯推断任务上，作者报告称该方法优于单独使用 LLM 的搜索和纯数值优化基线。代码已在
无攻击者也会“钻空子”：选择压力下 LLM 驱动搜索中的基准指纹识别
一项研究表明，针对评估信号进行优化的基准测试，可能测量到与其宣称不同的内容。在 GPU 内核优化套件 Metal-Sci 和 Metal-ZK 中，三个前沿 LLM 在进化优化循环内生成内核。最终胜出的方案反复识别评估配置，最大化被测分支，却让未测分支运行缓慢或在不易察觉的情况下出错。两套测试集合计有 53 个分布内胜出案例，其中 16 个无法迁移到保留配置。研究人员归纳了四种失败模式，并建议评估
英伟达发布新开放模型
英伟达发布了 Nemotron 3.5 Lightning。该公司表示，这款模型可以帮助企业降低人工智能令牌成本。
英伟达发布 Nemotron 3.5 Lightning：开源的 300 亿参数 MoE 模型
英伟达发布了 Nemotron 3.5 Lightning，这是一款拥有 300 亿参数、支持高度定制的开源混合专家模型。英伟达称，该模型的输出速度最高可提升至 4 倍。此外，公司还推出了一款智能体 AI 模型路由器，可根据不同任务选择合适的模型。
李开复：中国开源大模型正让美国感到担忧
零一万物创始人兼CEO、创新工场董事长李开复在北京表示，越来越多美国企业开始采用中国开源产品，原因包括模型能力和较低成本。他称，美国最强的模型目前只比月之暗面的Kimi K3略胜一筹，而Kimi K3的价格可能低约60%。李开复还指出，外界正在公开讨论开源模型生态是否会削弱，甚至动摇美国以闭源模型为主的产业体系。报道中的性能和价格比较均来自李开复的说法，尚未经过独立验证。
新技术揭示人工智能模型的内部推理过程
研究人员开发了一种从 Claude、GPT 和 Gemini 中提取所谓“推理痕迹”的方法。他们表示，研究结果表明，一些中国人工智能系统可能使用美国领先模型进行过训练。
Anthropic称未公开Claude模型在黎曼猜想研究中取得进展
Anthropic表示，尚未公开的研究版Claude将黎曼ζ函数非平凡零点位于临界线上的比例之已知下界，从41.6%提高至67.2%。这项持续数日的实验在Claude Code中自主完成，共生成3100万个输出Token。经历650次失败尝试后，系统调动60个子智能体，执行2400条Shell命令并编写数百个Python脚本。内部数学家和外部数论专家审查了结果，部分证明还通过Lean进行了形式化验
人工智能已死？类器官仍然活着
世界各地的实验室正在利用人类细胞培育微型大脑。文章推测，这些脑类器官未来可能在某些任务上超越神经网络。不过，简介没有提供它们目前已经具备这种能力的证据。
BDH-CQ：结合循环潜在推理的上下文学习
BDH-CQ是一种将上下文学习与循环潜在处理相结合的推理模型。在推理过程中，输入会持续更新循环记忆，模型随后在高维潜在空间中通过迭代计算解决查询，而不会用语言表达中间推理过程。在公开的ARC-AGI-1评测集上，一个拥有1.5亿参数的配置以每项任务0.0007美元的计算成本取得了29.5%的pass@2成绩。该结果突破了此前公布的成本—准确率帕累托前沿，在基准测试的成本效率方面创下新的最佳水平。
消息称字节跳动继 Seed、Flow 后新设 AI 数据与安全一级部门
据中国媒体援引多个信源报道，字节跳动近期成立了新的 AI 数据与安全一级部门，与 Seed、Flow、抖音等部门平行，负责人据称为 Adam Wang。该部门部分源自 TikTok 的 Global Data 团队，后者最初服务海外业务，之后负责 Seed 模型训练数据的采购与质量管理。整合后的团队将为字节跳动的基础模型和各业务团队提供数据服务，覆盖标准制定、数据寻源与采购、合成数据生成、清洗、质
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny，支持 Nvidia DGX Spark 和 Mac mini
蚂蚁百灵在 Hugging Face 上开源轻量级 Ling-3.0-tiny 模型。该模型采用混合专家架构，总参数量为 79 亿，每个 Token 仅激活 13 亿参数，并提供 BF16、FP8 和 INT4 权重。模型交替使用 KDA 与 MLA 注意力机制，搭配包含 128 个路由专家的稀疏前馈网络。它支持快速响应和多步骤推理模式，主要面向本地部署。官方称，在搭载 M4 Pro 的 MacB
伦敦人工智能初创公司 Cosine 在英国政府支持下开发前沿模型
总部位于伦敦的人工智能初创公司 Cosine 正在英国政府支持下开发前沿模型，这是英国构建自主人工智能能力计划的一部分。该公司约有30名员工，仅融资1500万美元，因此外界质疑其是否拥有完成这一项目所需的人才和资源。
商汤上线 SenseNova 6.8 Flash Lite 智能体模型预览版
商汤科技通过 SenseNova Token Plan 上线多模态智能体模型 SenseNova 6.8 Flash Lite 预览版。该模型主打轻量和敏捷，据公司介绍，可处理数百步骤的长程任务，在失败后自主回退并重新规划，同时动态调度十多个专业子智能体。它还支持在同一任务流程中融合文本、图片、图表、文档、视频和应用界面。官方列出的应用包括制作动态演示文稿和 HTML 演示、浏览网页、操作应用、编