强模型为何不再需要团队

固定预算比较260种配置：单体越强，组队越可能从助力变成负担。

深度专题 FEATURES — 2

PAPER HF 11

WorldWeaver 给多智能体装上共享账本，让不同视角记住同一个持续变化的世界。

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FineServe记录14.8亿次真实LLM请求，让调度研究第一次看见不同模型各自的流量潮汐。

速览 BRIEFS — 8

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LISA只精看关键位置、其余压成长期记忆，试图让长推理更快而不降质。

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旧技能未必丢在“记忆”里，而可能卡在负责出手的策略上。

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250B参数的开放MoE模型，用混合注意力把完整Agent轨迹装进百万词元窗口。

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SLAI T-Rex让万亿参数MoE在昇腾SuperPOD上高效完成全参数后训练。

HF 56

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SGF让未来帧的错误反过来修正早期记忆，缓解长视频越生成越跑偏。

HF 30

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KineBench把生成视频放回模拟器执行，检查世界模型是否真懂运动

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共享“草稿”提速，也可能让攻击者隔空操纵别人的 AI 回答。

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EgoRecovery让机器人不只练成功，还从人类示范中学习出错后如何纠正重试。