我们先给不知道剧情的朋友回归一下事件事件线：2025年6月30日，华为宣布开源盘古7B稠密和72B混合专家模型。然而发布会后，网络上出现华为盘古大模型抄袭的言论。7月5日，诺亚方舟实验室发布《关于盘古大模型开源代码相关讨论的声明》。本以为官方已经出来站台，这件事到此为止。
7月5日下午16:59分，隶属于华为的负责开发盘古大模型的诺亚方舟实验室发布声明对于“抄袭”指控进行了官方回应。诺亚方舟实验室表示，盘古Pro MoE开源模型是基于昇腾硬件平台开发、训练的基础大模型，并非基于其他厂商模型增量训练而来，在架构设计、技术特性等方面做了关键创新，是全球首个面向昇腾硬件平台设计的同规格混合专家模型
最近，看到各大厂商，在不断地将自己的AI大模型进行开源。华为宣布开源：盘古7B稠密和72B混合专家模型。
刚刚，华为正式宣布开源盘古 70 亿参数的稠密模型、盘古 Pro MoE 720 亿参数的混合专家模型（参见机器之心报道：华为盘古首次露出，昇腾原生72B MoE架构，SuperCLUE千亿内模型并列国内第一 ）和基于昇腾的模型推理技术。
要问最近哪个模型最火，混合专家模型（MoE，Mixture of Experts）绝对是榜上提名的那一个。
理想中的多模态大模型应该是什么样？十所顶尖高校联合发布General-Level评估框架和General-Bench基准数据集，用五级分类制明确了多模态通才模型的能力标准。当前多模态大语言模型在任务支持、模态覆盖等方面存在不足，且多数通用模型未能超越专家模型，真正的通用人工智能需要实现模态间的协同效应。
DeepSeek 开源周的第三天，带来了专为 Hopper 架构 GPU 优化的矩阵乘法库 — DeepGEMM。这一库支持标准矩阵计算和混合专家模型（MoE）计算，为 DeepSeek-V3/R1 的训练和推理提供强大支持，在 Hopper GPU 上达到 1350+FP8 TFLOPS 的高性能。
DeepSeek 本周正在连续 5 天发布开源项目，今天是第 2 天，带来了专为混合专家模型（MoE）和专家并行（EP）打造的高效通信库 — DeepEP。就在半小时前，官方对此进行了发布，以下是由赛博禅心带来的详解。
本周，在阿里云通义千问 Qwen 团队提交的一篇论文中，研究人员发现了目前最热门的 MoE（混合专家模型）训练中存在的一个普遍关键问题，并提出一种全新的方法——通过轻量的通信将局部均衡放松为全局均衡，使得 MoE 模型的性能和专家特异性都得到了显著的提升。
只需几十个样本即可训练专家模型，强化微调RLF能掀起强化学习热潮吗？具体技术实现尚不清楚，AI2此前开源的RLVR或许在技术思路上存在相似之处。
