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关键词: AI新闻,Qwen3.5,Qwen3.5-Max-Preview,阿里AI,千问

今日，阿里千问最新旗舰模型预览版Qwen3.5-Max-Preview正式亮相，并登上全球大模型评测平台LMArena。在最新榜单中，该模型拿下1464分，进入第一梯队，同时带动阿里千问跻身全球大模型实验室前五、国内第一。

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我们也在 Claude Code、本地部署的龙虾里，都接入了 MiniMax M2.7 模型，以及 MiniMax 提供的 MaxClaw，然后把真实的开发过程中遇到的 Bug、枯燥的金融数据，还有大量的长流程任务统统交给它。

关键词: AI新闻,MiniMax M2.7,OpenClaw,人工智能

上周，除了 OpenClaw，AI 圈还有个词越来越火🔥。

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谁能料到，OpenClaw 的热度从年初延续到了今天。除了专业工程师，很多普通人也在 FOMO（错失恐惧）情绪驱动下，开始了对「养龙虾」的追捧。

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在 M2 系列模型发布后的几个月，我们收到了大量热心用户的反馈和建议，这促使我们进一步加速模型的迭代效率。除了更加认真工作之外，我们能找到的唯一途径就是开启模型和组织的自我进化。MiniMax M2.7 是我们第一个模型深度参与迭代自己的模型。

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最近，有网友发现了一个很有意思的 bug：MiniMax 的模型似乎不认识「马嘉祺」这三个字。

关键词: AI新闻,模型训练,Norm×Direction,Norm-aware Linear Attention Transformer

当 Transformer 席卷计算机视觉领域，高分辨率图像、超长序列任务带来的算力与显存瓶颈愈发凸显：标准 Softmax 注意力的二次复杂度，让 70K+token 的超分辨率任务直接显存爆炸，高分辨率图像分割、检测的推理延迟居高不下。

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百度再一次沦为了计量单位！

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OpenAI的人才地震还在继续！刚刚，前研究副总裁Max Schwarzer宣布离职，这位亲手主导o1、o3和整个GPT-5系列post-training的核心人物，选择加入Anthropic，重返一线RL研究。

关键词: AI,模型训练,FlashAttention,人工智能

一句话总结：社区里困扰了多年的一个 “玄学” 现象终于被拆解清楚了：在 BF16 等低精度训练里，FlashAttention 不是随机出 bug，而是会在特定条件下触发有方向的数值偏置，借助注意力中涌现的相似低秩更新方向被持续放大，最终把权重谱范数和激活推到失控，导致 loss 突然爆炸。论文还给出一个几乎不改模型、只在 safe softmax 里做的极小修改，实测能显著稳定训练。