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AI Will Know 研究发现

本期研究 / 第 002 期
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6 项工作
大模型开放权重 · MIT

DeepSeek V4.1 Flash

用非对称编码与解码降低长任务成本

552B MoE 采用因果编码器—解码器结构，输入、输出分别激活 8B 和 16B 参数，并加入原生视觉理解。核心看点是把长上下文缓存与智能体推理成本作为架构设计目标。

DeepSeek
模型架构KV缓存
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大模型闭源 · 托管服务

GPT-6 Astra

能力提升之后，如何评估智能体的行为

Astra 系统卡除了报告能力与对齐评测，还披露思维链可监测性相对前代下降。它值得作为智能体行为研究材料：任务做得更强，并不意味着内部过程更容易被可靠监督。

OpenAI
智能体安全评测
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大模型闭源 · 分级访问

Claude Fable / Mythos 5.1

同一底座，不同访问与防护边界

Fable 5.1 与 Mythos 5.1 使用同一模型，但配置不同防护与访问条件；前者一般可用，后者受限。官方同时展示编程、科学任务等进展，评测结果需连同工具框架和任务版本阅读。

Anthropic
编程科研
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大模型开放权重 · 专用许可

Qwen3.8

旗舰能力走向开放权重

Qwen3.8 将旗舰级能力扩展到开放权重路线，提供超大 MoE 与 27B 版本，强调编程、专业工作和长程任务完成。除模型规模，还值得跟踪推理强度控制与多轮思考上下文保留。

Qwen · 阿里巴巴
智能体开放权重
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大模型开放权重 · 专用许可

Kimi K3

原生视觉与百万级上下文的开放模型

原生多模态 K3 将 Kimi Delta Attention 与跨层 Attention Residuals 结合，以稀疏 MoE 扩展到 2.8T 参数。公开材料既讨论长程编程能力，也明确了大规模部署与缓存方面的工程要求。

Moonshot AI
长上下文多模态
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大模型方法代码 · Apache-2.0

Jacobian Lens / J-space

研究模型没有写出来的内部推理

通过 Jacobian Lens 把内部激活映射到可读的词汇方向，研究一组可被报告、调节和用于多步推理的表示。作者称其具有全局工作空间特征，但明确不把它当作主观意识的证明。

Anthropic · Wes Gurnee、Jack Lindsey 等
可解释性内部表示
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