Nous Research 开源 Arete-27B,微调 Qwen3.8-27B 将宣传回答率从 22% 降至 0.9%
Nous Research 发布开源权重模型 Arete-27B,通过对阿里 Qwen3.8-27B 做监督微调去除中国官方叙事,宣传回答率从 22% 降到 0.9%,事实准确度从 2.32 升至 2.98(满分 5)。
Nous Research 发布开源权重模型 Arete-27B,通过对阿里 Qwen3.8-27B 做监督微调去除中国官方叙事,宣传回答率从 22% 降到 0.9%,事实准确度从 2.32 升至 2.98(满分 5)。
据 The Information 报道,DeepSeek 和月之暗面(Moonshot AI)大量利用 OpenAI 最强模型 GPT-6 Astra 的输出训练自家最新模型,涉及 Kimi K3.1 Pro 和 V4.1-Flash 1017。
前 DeepMind 研究者 Thore Graepel 创办 Metis Reasoning,在 Nvidia GTC 柏林站提出用 AlphaGo 的思路降低 AI 幻觉:以显式知识账本替代模型权重中的知识,由独立模块对每条新结论做计算、形式证明或实证核查,假设失效时重新评估依赖它的结论。
据 The Information 报道,OpenAI 用大幅折扣从 Anthropic 拉走大客户,Rippling、Replit、DataCamp 等公司正把更多 AI 支出转向 OpenAI。
据 Bloomberg 报道,DeepSeek 在美国下令联邦民用机构移除其 AI 技术后两天完成约 150 亿美元(约 1000 亿元人民币)融资,潜在投资方包括 CATL 和腾讯。
美国国土安全部下令联邦民用机构从 IT 系统中移除 DeepSeek 及基于其开源模型的软件,并禁止未来采购,理由是担心北京通过 DeepSeek 获取敏感数据。
DeepSeek 开源了支撑 V4.1 Flash 的生产推理栈 DeepInfer,官方披露单集群 155T tokens/day、96% 输入缓存命中、$38/加速卡小时的离峰收入。
推荐理由:原文梳理了开源推理栈的经济数据与vLLM的对照复现,读者可据此判断推理盈利说法的边界。
DeepSeek 以 Apache License 2.0 开源了内部推理框架 DeepInfer,即支撑其 V4.1-Flash 模型快速规模化生成回答的推理引擎。
美国国土安全部下令联邦民用机构停止采购 DeepSeek 的服务和产品,并从政府 IT 系统中移除,理由是数据处理可能让美国政府用户的敏感信息在中国法律下被中国当局获取。
美国国土安全部禁止联邦民用机构使用中国实验室 DeepSeek 的 AI 技术,要求从 IT 系统中移除现有 DeepSeek 产品并停止采购,禁令同样覆盖关联公司产品和基于 DeepSeek 实现的第三方服务,但未设定截止日期也未说明具体安全关切。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,现已通过官网、App 和 API 提供,并在 Hugging Face 和 ModelScope 开源模型权重,同时首次向外部开发者开放其自研搜索引擎的 Search & Fetch API。
推荐理由:原文给出了新模型在成本与准确率上的具体对比数字,读者可据此评估小模型替代更大竞品的可行性。
一项新基准 TheoPhysEval 测试商用 AI 智能体解决理论物理研究问题的能力,GPT-6-Astra 在 OpenAI Codex 环境中答对 50 题中的 49 道(98%),平均每题成本不到 $3,整套基准花费约 $116。
Crowdstrike 报告称,一名疑似中文攻击者在9月末至10月初攻破多家韩国金融机构并窃取大量数据,仅 Shinhan Bank 就有超过 25,000 条含姓名、联系方式、收入和信用额度的记录被盗,韩国金融监管机构召开紧急会议。
据 Bloomberg 报道,DeepSeek 正接近完成至少 120 亿美元的新一轮融资,知情人士称总额可能接近 150 亿美元,CATL 和腾讯出资最多;该轮融资最初目标约为 75 亿美元、估值约 750 亿美元。
Aleph Alpha 的一项研究测试了 Qwen、DeepSeek 和 Kimi 等中国模型在 967 个敏感话题上的回答,其自有 AI 评分系统仅将 17% 到 41% 的回答评为平衡。
OpenAI 推出 GPT-6.1 Sol,定价 $2/$10 每百万输入/输出 token,据称在 DeepSWE v1.1 上比 GPT-6 Sol 高 6.4 分、在 AutomationBench 上比 Opus 5.5 高 2.2 分,Agent Arena 以 $0.56 每任务中位成本排第 5。
DeepSeek 与华为合作,为华为 Ascend 芯片开源一套编程工具,核心是编程语言 TileLang,还包括计算库和芯片间数据搬运库,并优化了由 128 颗 Ascend 950 组成的 supernode。
Anthropic 报告称智谱开源模型 GLM-5.3 在 ExploitBench 上 410 次尝试中 50 次成功构建 Chrome V8 引擎漏洞利用,接近 Claude Mythos Preview 的 56 次;在基于 Google OSS-Fuzz 的内部二进制攻防测试中,GLM-5.3 完全控制目标程序的比例为 4%,Mythos Preview 为 6%。
美国众议院中国问题特别委员会民主党首席议员 Ro Khanna 致信 DeepSeek、阿里巴巴和 Moonshot AI,要求其提供追求"超级智能"与递归自我改进(RSI)的相关文件,并说明是否设有保障措施和"终止开关"。他同时致信国家情报总监办公室,要求评估美国应对 AI 实验室失控的能力及中国政府的灾难性 AI 风险评估方式,目标是推动中美达成禁止 RSI、监督前沿 AI 实验室的条约。
Databricks 将 GPT-6 Astra 推广至约 3,500 名工程师后,报告整体编码支出增加约 60%,为此专门设立 Astra 子预算以鼓励按需使用。
Hugging Face Blog 发文介绍 ALTK-Evolve 在 AppWorld 585 个多步任务、八个模型上的评测,结论是 Agent 记忆不是开关而是需按模型校准的剂量:有余量的强模型适合注入完整指南集,弱模型适合紧凑核心加按任务检索,饱和模型无可测增益。
Hugging Face 官方博客对比了自家 ALTK-Evolve 与 ACE 两套智能体记忆系统,二者都拒绝把经验压缩成摘要,差异在于记忆投递方式:ACE 每步注入完整 playbook,ALTK-Evolve 按模型能力选择性检索少量 guideline。
Baseten 正式成为 Hugging Face Hub 的 Inference Providers 服务商,首批支持对话与文本生成任务,可调用 Kimi K3、DeepSeek V4 Flash、GLM-5.2 等开源权重 LLM。
Jack Clark 在 Import AI 465 中梳理三条动态:英国 AI Security Institute(AISI)首次公开分析开源与闭源模型在网络安全能力上的差距。
DeepInfra 正式成为 Hugging Face Hub 的 Inference Provider,首批支持对话与文本生成任务,可调用 DeepSeek V4、Kimi-K2.6、GLM-5.1 等开源权重 LLM。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4,两个 MoE 检查点上线 Hub:DeepSeek-V4-Pro 为 1.6T 总参数 / 49B 激活,DeepSeek-V4-Flash 为 284B 总参数 / 13B 激活,均支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由:文章拆解了长上下文推理成本与智能体后训练设计,读者可据此理解它为何适合长时程智能体任务。
Hugging Face 与 TII 团队发布 QIMMA 阿拉伯语 LLM 榜单,整合 14 个来源基准的 109 个子集、超 52,000 条样本,覆盖 7 个领域,99% 为原生阿拉伯语内容,并首次纳入代码评测。
Hugging Face Blog 第三篇系列文章分析 DeepSeek Moment 之后中国 AI 组织的开源路径与未来方向,认为开源在可预见的未来仍是中国 AI 组织的主流策略。
Hugging Face 分析了 DeepSeek Moment 之后中国开源 AI 生态在架构与硬件上的选择:Kimi K2、MiniMax M2、Qwen3 等主流模型几乎一致转向 MoE 架构,Apache 2.0 成为默认开源许可,0.5B–30B 小模型因易本地运行和微调而广受欢迎,100B–700B 大模型则作为"教师模型"向下蒸馏。
Hugging Face 发布系列博文首篇,复盘 DeepSeek R1 发布一年来中国开源 AI 生态的演变。文章指出 R1 通过公开推理路径与后训练方法、采用 MIT 许可,降低了技术、采用与心理三重门槛,使先进推理能力变成可下载、蒸馏和微调的工程资产。
Hugging Face 博文分析了全球 AI 算力格局的变化:美国出口管制与中国国产芯片发展相互关联,近几个月中国高性能开源模型的推理已开始由华为 Ascend、Cambricon 等国产芯片承载,部分模型也开始用国产芯片训练。
推荐理由:梳理了美国出口管制与中国国产芯片、开源模型发展之间的相互作用,可帮助读者理解全球算力格局变化的来龙去脉。
Hugging Face 官方博客宣布 TRL 新增对视觉语言模型(VLM)的多项对齐方法支持,包括 Mixed Preference Optimization(MPO)。
Hugging Face 发布 FutureBench,通过让 AI 智能体预测未来事件来评测能力,以规避数据污染并获得可随时间验证的客观结果。题目来自两处:基于 smolagents 的智能体抓取新闻生成问题(用 DeepSeek-V3 推理、Firecrawl 抓取、Tavily 搜索,每次约 5 题、一周时间窗),以及 Polymarket 每周约 8 题并做筛选。
DeepSeek-V3 0324 上周悄然登陆 Hugging Face Hub,它是 R1 推理模型底层基座 DeepSeek-V3 的更新版本,架构与原版相同并改用 MIT 许可证。
推荐理由:文章梳理了新模型的基准提升与部署方式,并给出开源模型下载和使用的安全注意事项。
Hugging Face Open R1 项目发布 OlympicCoder-7B 和 OlympicCoder-32B 两个微调代码模型,在 IOI 问题上超过 Claude 3.7 Sonnet 等闭源前沿模型,OlympicCoder-32B 在 50 次提交限制下还超过 o1-mini 和 DeepSeek-R1。
推荐理由:文中给出的五条训练经验可直接迁移到用推理轨迹微调代码模型的实践中。
Hugging Face 发布教程,指导用 React Native 构建可在 Android 和 iOS 上从 Hugging Face Hub 下载 GGUF 模型并完全离线本地推理的聊天应用,完整代码在 EdgeLLM 仓库。
Hugging Face 在 Hub 上新增 Hyperbolic、Nebius AI Studio 和 Novita 三家 Serverless 推理提供商,与 Together AI、Sambanova、Replicate、fal、Fireworks.ai 等现有伙伴并列,新伙伴带来 DeepSeek-R1、Flux.1 等一批新模型。
Hugging Face 用 Math-Verify 替换 Open LLM Leaderboard 上的旧数学评测器,重新评估了提交过的全部 3,751 个模型。
推荐理由:原文给出旧评测器的三类解析缺陷与修复后分数变化,读者可据此理解评测口径对排行榜的实际影响。
Hugging Face 的 Open R1 项目发布首个大规模数学推理数据集 OpenR1-Math-220k,用 512 张 H100 本地跑 DeepSeek R1 生成 800k 条推理轨迹,经 Math Verify 与 Llama3.3-70B-Instruct 判分过滤后保留 220k 道题的正确轨迹。
推荐理由:原文公开了数据生成与过滤的完整流水线和训练对照结果,读者可据此复现或迁移到其他领域。
Hugging Face 发布 Open-R1 项目首周更新,称已在 MATH-500 Benchmark 上基本复现 DeepSeek-R1 蒸馏模型的报告分数,并上线了公开评测 leaderboard。
推荐理由:汇总了复现进度、训练管线细节和社区数据集,读者可据此评估开源复现 DeepSeek-R1 的可行性与路径。