蒸馏风暴：AI 公司不愿公开谈论的技术竞赛
本文深入探讨了 AI 领域中备受争议的“蒸馏”技术。文章追溯了蒸馏从最初的模型压缩方法到如今被用于“蒸馏攻击”的演变过程，分析了其技术原理、规模化实现方式以及引发的伦理与竞争争议。通过访谈多位研究员，文章揭示了蒸馏并非简单的复制，而是涉及复杂系统工程，且不构成长期壁垒。同时，文章也讨论了蒸馏与数据飞轮的关系，以及行业对黑盒与白盒蒸馏的不同态度，呈现了这项技术背后的商业、伦理与竞争图景。
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NYU 13周研究生课：LLM推理时代的前沿全景
文章介绍了NYU Tandon 2026年秋季由Anthropic研究员Pavel Izmailov开设的研究生课程《Language Models, Reinforcement Learning, Reasoning》。课程共13周，除Sutton & Barto教材外全部使用原始论文，沿「预训练→架构与训练效率→后训练RL→对齐与安全→前沿与未来」的主线展开，涵盖Attention机制、扩展律、Muon优化器、RLHF、GRPO与RLVR、奖励过优化、可扩展监督以及世界模型等前沿主题。文章分析了课程叙事逻辑，指出RL重回舞台中心、中国实验室工作成为正典、安全对齐被当作工程学科等趋势，并给出自学者建议。
Sebastian Raschka 免费视频课：从零构建推理模型
《从零构建大模型》作者 Sebastian Raschka 推出 8 集共 11 小时的免费视频课，配合新书《从零构建推理模型》，教你用 PyTorch 基于 Qwen3 0.6B 从零实现推理模型。课程内容涵盖 KV cache、数学答案验证器、self-consistency 多数投票、自我修正、简化版 GRPO（RLVR）训练、reward hacking 以及 DeepSeek R1 蒸馏。前几集 CPU 或 Mac Apple 芯片即可运行，只需会 Python 和 PyTorch 即可直接学习。视频与代码仓库均已开源。
中国大模型的斩杀线，被斩杀了
Anthropic 发布 Haiku 5.5，将短请求价格压至上一代十分之一，OpenAI 同步降价，美国巨头以巨额资金和工程优化发起价格战，接管了帕累托前沿。中国大模型曾凭借 DeepSeek 等极致性价比焊死斩杀线，迫使硅谷换用中国开源基座，但自身陷入增收不增利、算力告急与防御性涨价的困境。随着美国巨头闪电降价，中国模型股价暴跌，低价护城河被填平，斩杀线反被斩杀。
读懂大模型｜别怕，大模型的本质就是一个函数
文章以 DeepSeek 开源的 V4-Flash-Vision-Exp 为例，深入浅出地讲解大模型的本质：一个做矩阵运算的超大函数。作者介绍了模型文件结构（权重分片、config.json、tokenizer.json），并详细解析输入输出处理流程，包括文本分词、BPE 算法、Embedding、MoE 混合专家架构、概率性输出与自回归生成机制。此外还逐项解读了核心参数，如词表大小、网络层数、注意力头数、YaRN 长上下文伸缩、视觉模块和 FP8/FP4 低精度量化等，帮助读者建立对大模型原理的整体认知。
硅谷AI产业内视角：中美模型竞争、闭源vs开源、Anthropic vs OpenAI
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离职字节后，北大教授泼了盆冷水：中国AI的真实差距，可能正在拉大
北大教授、前字节跳动算法专家张驰分析中美AI现状。他指出国内大模型存在“应试刷榜”、基础算力设施薄弱、高质量数据飞轮断裂等问题。因国产模型体验差距，顶尖开发者纷纷流失至美国产品，导致数据反馈闭环恶化；过度依赖模型“蒸馏”也限制了原创能力。尽管在硬件和具身智能领域尚存优势，但在纯软件领域的整体差距恐将持续扩大。
深度扩展视角：Looped LLM 与 Claude Mythos 架构解析
本文深入探讨了 Looped LLM（循环大语言模型）的演进及其在 Claude Mythos 中的潜在应用。作者从字节跳动实习期间的研究出发，分析了循环架构在多跳推理任务上的优势，并指出 Anthropic 新发布的 Mythos 在 GraphWalk BFS 基准上的异常提升可能与底层状态跟踪能力有关。文章进一步探讨了将 Looped LLM 扩展至大规模应用时面临的“三道门槛”：深度稳定性（借鉴 RNN/SSM 理论解决梯度问题）、推理效率（结合 Diffusion Forcing 和 YOCO 优化并行度）以及单位 FLOPs 的有效性，强调了在算力预算有限时架构选择的重要性。
Looped LLM 与深度缩放：解析 Claude Mythos 的架构演变
文章基于作者在 ByteDance Seed 的研究经历，探讨了 Looped LLM 架构的起源与演进。作者通过分析 Anthropic 发布的 Claude Mythos 在 GraphWalk BFS 基准上的异常表现，指出 Looped 架构在多跳推理和状态追踪上的优势。文章进一步深入讨论了 Looped LLM 在扩展至 10T/100T 规模时面临的深度稳定性、推理效率和 FLOPs 有效性的三大挑战，并对比了 RNN 视角与 Parallel Looped Transformer 等解决方案。
你不知道的大模型训练：原理、路径与新实践
本文深入探讨了大模型训练的全链路流程，指出2026年模型效果的差距主要源于后训练阶段。文章从预训练底座、数据配方、系统架构约束、后训练（SFT/RLHF/DPO）以及 Eval/Reward 机制五个维度，解析了如何通过工程化手段提升模型实际落地效果，并引用了 DeepSeek、Llama 等实例。
国内免费 API 渠道汇总
文章整理了国内主流大模型平台的免费 API Token 渠道，包括智谱 AI、Moonshot、MiniMax、讯飞星火、腾讯云、阿里云百炼、硅基流动等。作者详细列出了各平台的新用户注册赠送额度、有效期内包含的模型种类（如 GLM、Kimi、DeepSeek 等），并针对开发者提供了接入 OpenClaw 等工具的建议。文末还提醒用户注意实名认证要求及额度有效期，避免超额扣费。
Anthropic CEO Dario Amodei 访谈：我们正在接近指数的终点
Anthropic CEO Dario Amodei 在 Dwarkesh Podcast 的访谈中，深入探讨了 AI 扩展定律（Scaling Laws）的延续、强化学习的规模化以及“天才之国”（Country of Geniuses）的预测时间表。对话涵盖了 AI 编程工具带来的实际生产力提升（当前 15-20%）、AI 公司的商业盈利模型（算力供需平衡），以及与 OpenAI 在 Stargate 项目上截然不同的风险策略。
免费大模型API服务商合集
本文整理了亲测好用的免费大模型API服务商，包括Nvidia NIM、火山方舟、openrouter和Google AI Studio。文章详细介绍了各平台的注册方式、免费额度策略及支持的模型（如DeepSeek、GLM-4.7等），并提供了相关链接，为开发者寻找低成本AI模型调用方案提供了实用指南。
