Thinking Machines Lab 发布 Inkling 2 Small 开放权重模型
Thinking Machines Lab 发布第二代开放权重模型 Inkling 2 Small,总参数量为 594B,每次推理激活 17B,支持 100 万上下文和可调思考力度。
推荐理由:文章梳理了 Inkling 2 Small 的架构、训练和评测表现,并分析其使用 Kimi K3 轨迹带来的开源生态影响。
技术方向
让大模型先想再答的能力:思维链、推理模型,数学与逻辑评测上的突破和争议。
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Thinking Machines Lab 发布第二代开放权重模型 Inkling 2 Small,总参数量为 594B,每次推理激活 17B,支持 100 万上下文和可调思考力度。
推荐理由:文章梳理了 Inkling 2 Small 的架构、训练和评测表现,并分析其使用 Kimi K3 轨迹带来的开源生态影响。
Together AI 发布 Together Compiler,通过编码智能体持续重写模型前向传播,并在生产流量变化时重新优化推理配置。
推荐理由:文章梳理了 Together Compiler 的持续编译机制、软硬件覆盖与自报性能,展示了生产流量驱动推理优化的实现路径。
百度正式开源文心5.5 Flash Base(ERNIE 5.5 Flash Base),采用 MoE 架构,总参数量2800亿,每个 Token 激活140亿参数。
推荐理由:文心5.5 Flash Base公开了模型架构、训练规模与关键优化,为开发者评估其能力边界和微调价值提供了具体信息。
爱范儿在 WorkBuddy 中实测腾讯 Hy4 正式版,模型可依据录屏复刻网页迷你 MOBA,并完成办公文档、3D 场景及应用开发等长程任务。测试覆盖多模态视觉理解、连续电脑操作和错误后的计划调整,作者认为其日常办公与创意任务的交付能力明显优于 preview,但复杂流程仍可能需要多轮交互。
推荐理由:通过办公、编程、3D 建模和游戏复刻等实测,呈现 Hy4 接入 WorkBuddy 后的长程执行与多模态表现。
MIT 研究人员展示 GPT-6 Astra 无需传统再训练,即可直接分析并修改其他 AI 模型的内部权重,并将其称为 Weight-Space Programming。
推荐理由:研究以 Qwen3.5-0.8B 为例展示了直接修改模型权重的实验效果,也明确呈现了方法受限于模型已有能力的边界。