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近日，一华为问界M9车主发视频抱怨称，他全家人在车上，于高速公路上使用智能驾驶，车居然径直冲向路边墙壁，他急打方向盘才避免事故发生。事发后，他第一时间联系官方客服，客服要了行车记录仪权限后，删除了行车记录，再无任何回应，幸亏他提前录制了视频才保留下证据，该网友破口大骂后决定卖车。🤣

吓人哦！6月16日下午，牌照“云DDA6779”小米su7电车在高速路行进过程中瞬间解体成两截！#小米# #su7# #解体# 车主当场身亡！几秒爆燃，依旧拉不开门把手，太可怕了！ 行车记录仪视频在图3～

End-to-End 4-Bit Training：让大模型用更粗糙的数字格式完成全流程训练，大幅缩短显卡训练时间 训练大模型需要处理海量数据，直接把数字精度压到4位虽然能加快计算，但四舍五入累积的误差会严重拖垮模型的学习效果。 为了解决这个矛盾，Thinking Machines Lab在英伟达GB300显卡平台上开发了名为BBBK的专用底层加速程序。采取了分工策略，在模型向前推理计算时使用高速度的4位数字格式NVFP4，在向后更新参数时切回较精细的8位格式MXFP8，并在传输数据时顺手进行旋转压缩与随机舍入修正，省去了传统训练完成后还要单独做低精度校准的麻烦步骤。 这套方案应用在Inkling 2 Small模型的全流程训练中，显卡的运算管道和传输带宽同时跑满，没有出现互相等待的卡顿。原本需要好几周才能跑完的同体量模型，现在在GB300机柜上只用了68小时就完成了预训练。对比全程使用8位格式训练，新方案在预训练阶段节省了8%的时间，在强化学习阶段直接提速了20%，省下了大量算力开销，同时模型最终的回答准确率几乎没有受到影响。 链接：

中美大模型最新现状盘点： 🔻 国内模型：集体陷入停滞 ▪️ Kimi k3.1 pro：发版 100 天，毫无技术飞跃。 ▪️ Deepseek：至今交不出合格的 Pro 版。 ▪️ GLM 5.3：惊艳发版后，近 3 个月几乎交白卷。 ▪️ Qwen 4 Max：实测表现远低于预期。 🚀 海外巨头：前沿能力狂飙 ▪️ Gemini 4 Argon：主攻深层推理与前沿 Agent，拉满 100 万上下文，能实打实自主挖漏洞及控制机器人。 ▪️ Gemini 4 Hydrogen：主打极速编码工作流，直接上线 4 档“动态思考深度（Thinking Levels）”。 ▪️ GPT 序列：正在全面铺开高级复杂推理机制。 ▪️ Claude 5 系列：高速迭代，且通过底层分类器彻底锁死了外部“白嫖”思维链数据的通道。

怪不得Step-5这么强，原来是掌握了蒸馏的焚决。。。 阶跃星辰团队发布论文P²-MOPD：让一个小模型同时继承多个专家模型的能力，训练时间几乎减半，能力恢复率却从 80% 提升到了 95%。 过去做这件事通常只有两条路。一条叫“任务算术”（Task Arithmetic），直接把专家模型和底座模型的权重差值按比例加起来，不用训练，但能力上限被锁死在原有权重的线性组合里。另一条叫多教师在线策略蒸馏（MOPD），让学生模型自己生成回答，再由各个领域的老师模型打分纠偏，上限更高，但学生得从零开始往每个老师的方向爬，训练慢，还很容易出现严重偏科。 论文第一作者 Sinuo Wang 在社区分享时抛出了一个很直接的问题：“如果专家模型的权重本身也能直接给学生指路，而不只是靠输出概率来监督呢？”基于这个想法，他们提出了 P²-MOPD，把学生模型的每一层线性投影拆成两部分：可自由训练的学生自身权重，加上一组冻结的专家权重差值（每个模块只配一个可学习的混合系数）。 在在线蒸馏的同一次反向传播里，学生权重和这组混合系数会一起更新。冻结的专家权重相当于给学生铺好了“参数先验”高速路，一个标量就能推着模型沿专家方向大步前进；而学生自己的权重依然保持可训练，不会被困在死板的权重合并范围里。等训练结束，混合系数直接折算回模型权重里，导出的依然是一个标准模型文件，推理阶段没有任何额外开销。 【一半步数反超，顺手治好严重偏科】 团队在 Qwen3-1.7B 和 4B 两个尺寸上，横跨医疗、法律、金融和指令遵循四个领域做了测试。从完全相同的任务算术初始状态出发，P²-MOPD 只用了一半的训练步数（实际耗时不到原方法的 55%），平均能力恢复率就已经反超了传统多教师蒸馏跑完全程的最终成绩。 跑满训练后，1.7B 模型的平均能力恢复率从传统方法的 80.9% 提升到了 94.7%，4B 模型则从 83.1% 升至 94.9%。更明显的变化在短板领域：此前传统蒸馏在最差领域的恢复率只有 32.0%（1.7B）和 47.2%（4B），用上新方法后直接拉升到了 88.0% 和 89.4%，跨领域的恢复率标准差也从二十多骤降到 5 以内。 【为什么以前总会落下几个领域】 过去大家常以为多教师蒸馏偏科是因为“不同领域的知识互相冲突”。但这篇论文通过实验证明，真正的瓶颈其实是参数空间的可达性不足：只靠常规权重更新时，学生模型在落后领域的专家方向上几乎挪不动步；而加上模块级的混合系数后，模型在专家方向上的推进距离直接放大了 13 到 15 倍（如果把专家方向换成随机方向，增益立刻归零）。 这套混合系数还展现出了很强的稳定性与可解释性。在三次不同随机种子的实验里，每个老师最终学到的平均系数误差全部在 0.01 以内；哪怕不喂任何验证集数据，梯度也会自动给最吃力的短板领域加码——比如最难啃的医疗领域，混合系数会自动从初始的 0.25 一路涨到 0.63 至 0.65。正如作者在总结里写的：“不仅专家的预测结果能监督蒸馏，专家的权重本身也可以。把它们作为可学习的先验保留在训练全程，就能指引学生往哪走。”

Fable5.2がきたので新しくプリビズ用のモーションを作ってもらいました！ お願いしたのは、ジョギング、全力疾走、超高速ダッシュの3つの単語のみ。 動きは完全にFable5.2に任せて作ってもらってます。 えぐいなこれ😳 3Dアニメーションの不自然さがほぼ見た当たらず。 これならかなり精度の高いアニメーションつくれそうです😆

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李自成最像把一轮暴涨当成永久收入、在最高点加满杠杆的人。投资家里接近泡沫顶上还在加仓、没有退路的成长股投机者，不是索罗斯，更不是巴菲特。他1641年破洛阳，免粮把饥民收成兵，两三年里从河南打到西安、打进北京。这一段的“收入”是沿途的归顺和王府的积蓄，增长极快，利润却不存在：军队靠下一座城的缴获发饷，没有屯田和税册。进北京后的追赃，等于在成交量最大的时候向客户强行要钱，把原来的买方全部推成对手方。山海关是融资被抽走的那一天。吴三桂和清军入关，相当于协饷和信用同时停了。他没有阎锡山那种本省现金，也没有朱元璋那种应天粮台，败退就是清盘。余部后来在川鄂山地拖了十几年，像破产后剩下的壳，已经不是原来那只按“百万雄兵”估值的基金。侯景是冲进建康把公司拆烂；李自成是自己把估值打到全国最高，再在巅峰上失去所有买方。两人都没有可重复的现金流。差别只是侯景一开始就在掠夺，李自成曾有过一段真的高速增长。