今年 4 月，围绕“华为芯片效率是否超越国际主流 AI 芯片和架构”的问题，网上曾引发一场激烈争论。
最近，我的AI交流群和别的一些AI群都炸锅了，话题的焦点是MiniMax-M1
昨天深夜，月之暗面发布了开源代码模型Kimi-Dev-72B。这个模型在软件工程任务基准测试SWE-bench Verified上取得了60.4%的成绩，创下开源模型新纪录，超越了包括DeepSeek在内的多个竞争对手。
在开源模型领域，DeepSeek 又带来了惊喜。
国产推理大模型又有重磅选手。MiniMax开源MiniMax-M1，迅速引起热议。
“蔚公子，DeepSeek核对两个Excel表格怎么做啊？”小伙伴上周问我。
最近，来自约翰・霍普金斯大学与中国人民大学的团队设计了三套实验，专门把关键线索藏在上下文之外，逼模型「凭记忆」作答，从而检验它们是否真的在脑海里保留了信息。
Era of Experience 这篇文章中提到：如果要实现 AGI， 构建能完成复杂任务的通用 agent，必须借助“经验”这一媒介，这里的“经验”就是指强化学习过程中模型和 agent 积累的、人类数据集中不存在的高质量数据。
仅用不到1200行代码，实现最小化且完全可读的vLLM！DeepSeek研究员俞星凯搞了个开源项目引得大伙拍手叫绝。项目名为Nano-vLLM（纳米级-vLLM），有三大特点：快速离线推理：推理速度可与vLLM相媲美
4月份，李飞飞教授领先编制的《2025年人工智能指数报告》提供的数据显示，2024年全年具有特殊影响力的模型（Notable AI models）当中，排名前5的几乎都来自美国、中国的科技巨头。
