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主席在《矛盾论》中强调"具体问题具体分析，是Marxism的活的灵魂"。而在AI领域，我们终于有了一个能够践行这一哲学思想的技术框架——MAS-ZERO，帮我们构建能够因地制宜、因时制宜的智能系统。
来自上海人工智能实验室团队的最新成果 Linear-MoE，首次系统性地实现了线性序列建模与 MoE 的高效结合，并开源了完整的技术框架，包括 Modeling 和 Training 两大部分，并支持层间混合架构。为下一代基础模型架构的研发提供了有价值的工具和经验。
又有一个 AI Scientist 的论文通过了顶会同行评审。
Context 是一家开发人工智能办公套件的初创公司，于5 月 28 日宣布完成 1100 万美元种子轮融资，由 Lux Capital 领投，高通创投和 General Catalyst 跟投。此轮融资使公司总融资额达到约 1575 万美元，估值达 7000 万美元。
AI建模界的“作弊神器”真的来了！
Pangu Ultra MoE 是一个全流程在昇腾 NPU 上训练的准万亿 MoE 模型，此前发布了英文技术报告[1]。最近华为盘古团队发布了 Pangu Ultra MoE 模型架构与训练方法的中文技术报告，进一步披露了这个模型的细节。
视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs），为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。
复刻DeepSeek-R1的长思维链推理，大模型强化学习新范式RLIF成热门话题。
大语言模型遇上加密数据，即使是最新Qwen3也直冒冷汗！
信息检索能力对提升大语言模型 (LLMs) 的推理表现至关重要，近期研究尝试引入强化学习 (RL) 框架激活 LLMs 主动搜集信息的能力，但现有方法在训练过程中面临两大核心挑战：