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本周三，知名 AI 创业公司，曾发布「全球首个 AI 软件工程师」的 Cognition AI 开源了一款使用强化学习，用于编写 CUDA 内核的大模型 Kevin-32B。
随着Gemini、GPT-4o等商业大模型把基于文本的图像编辑这一任务再次推向高峰，获取更高质量的编辑数据用于训练、以及训练更大参数量的模型似乎成了提高图像编辑性能的唯一出路。然而浙大哈佛这个团队却反其道而行之，仅用以往工作0.1%的数据量（获取自公开数据集）和1%的训练参数，以极低成本实现了图像的高质量编辑，在一些方面媲美甚至超越商业大模型！
谷歌Gemini 2.5 Pro（I/O版）横空出世，强势登顶LMAreana，斩获文本、视觉、编码三连冠，甚至编程能力全面碾压Claude 3.7，地表最强编码模型诞生。
Agent 即一系列自动化帮助人类完成具体任务的智能体或者智能助手，可以自主进行推理，与环境进行交互并获取环境以及人类反馈，从而最终完成给定的任务，比如最近爆火的 Manus 以及 OpenAI 的 o3 等一系列模型和框架。
Qwen3强势刷新开源模型SOTA，但如何让其在资源受限场景中，既能实现低比特量化，又能保证模型“智商”不掉线？
因为大家太过热情， Gemini 2.5提前重磅更新—— 史上最强编码模型Gemini 2.5 Pro Preview的I/O版。
Anysphere对中国创业公司有哪些启示？
用资本换时间，用布局换路径，用入口控未来。
随着大模型加速渗透核心行业，其安全可控性正从技术议题升级为产业落地的先决条件。
Mixture-of-Experts（MoE）在推理时仅激活每个 token 所需的一小部分专家，凭借其稀疏激活的特点，已成为当前 LLM 中的主流架构。然而，MoE 虽然显著降低了推理时的计算量，但整体参数规模依然大于同等性能的 Dense 模型，因此在显存资源极为受限的端侧部署场景中，仍然面临较大挑战。