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今年以来，在线策略蒸馏 OPD（On-Policy Distillation）已经逐渐成为大厂 LLM 后训练中的重要组件，例如 DeepSeek-V4，GLM5 就使用了多教师 OPD 来整合不同领域专家模型的能力，相比混合奖励强化学习收敛更快、效果更好。
前几天大模型圈子有个很魔幻的场面，傅盛、孙宇晨、特朗普家族，三个八竿子打不着的人，开始扎堆做大模型中转站的生意。
天下武功，唯快不破。
一个 8B 参数的大模型，通常需要约 16GB 显存。参数越多，越吃显存，这就是为什么，内存价格一天比一天高。
没有信息泄漏的专业术数题库面前，Claude、GPT等主流模型集体「翻车」。但一个叫Tianfu Agent的系统，却一举将准确率提升至50%，逼近本届术数大赛人类Top20选手的53.5%平均水平。
多模态训练狠狠烧钱，世界模型公司也都在疯狂融资。
即将结束博士生涯的童晟邦，正站在另一个起点上。
下一代创作软件比的不是模型能力，而是谁能把完整的创作流程跑通。 能让 Agent 从接到目标开始，一路协作推进到交付成品的系统，才是真正的竞争力。 OmniWork 是我们最近看到的明确在朝这个方向走的产品。它给自己的定位是「The Agent OS for Creative Work」，面向创作工作的 Agent 操作系统。
具身智能（Embodied AI）正在快速从实验室走向真实世界。
刚刚的，面壁智能联合 OpenBMB 搞了个端侧开源周。今天作为开源周的第一天，端出来的是个好东西 BitCPM-CANN，模型权重只需要约 200 MB 的内存，手表也够跑