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　　2. 新闻：腾讯发布混元-A13B-Instruct。这款拥有800亿参数的MoE模型，激活参数量130亿，支持256K token的超长上下文窗口，并具备“快思考”与“慢思考”相结合的混合推理模式。在推理和编码基准测试中，其表现媲美甚至超越DeepSeek R1和OpenAI o1，其中在AIME 2024上得分率为87%，LiveCodeBench得分率为64%，GPQA-Diamond得分率为71%。就模型规模而言，混元-A13B-Instruct性价比极高，达到SOTA水平。腾讯AI团队也通过《混元-A13B技术报告》分享了训练和推理细节。模型采用开源许可，但对特定区域商业用途和用户数量有所限制，现已登陆Hugging Face平台。

　　3. 新闻：华为开源盘古Pro MoE模型。这款MoE模型拥有720亿参数，每token激活参数量160亿，完全基于华为自家的昇腾NPU进行训练。盘古Pro MoE的性能可媲美Qwen 3 32B等稠密模型，并优于更大规模的Llama 4 Scout模型。这款开源AI模型也已经在HuggingFace上线。其技术细节和基准测试数据均在论文《Pangu Pro MoE: Mixture of Grouped Experts for Efficient Sparsity》（盘古Pro MoE：分组专家混合实现高效稀疏性）中有所体现。这款模型的一大架构创新是“分组专家混合”（MoGE），即在选择专家时进行分组并平衡专家工作负载，从而实现更均衡的负载分配。该模型还针对华为昇腾NPU进行了优化，采用推测解码技术时每张卡每秒可处理高达1528个token。

　　5. 新闻：Agentica推出DeepSWE，这是一款通过强化学习训练的开源编程智能体。其预览版基于Qwen3-32B训练，在SWE-Bench-Verified基准测试中取得了59%的高分（Pass@1为42.2%，%）。完整代码、数据和训练日志已在Agentica的Notion博客上公布。Agentica团队还同时发布了rLLM，一个用于AI智能体强化学习后训练的开源框架，旨在帮助开发者创建类似DeepSWE的定制化AI智能体。正如Agentica所言：“我们的使命是普及通用语言智能体的强化学习后训练。”

　　1. 新闻：微软AI诊断协调器（MAI-DxO）在一项针对《新英格兰医学杂志》304个复杂病例的研究中，取得了85.5%的诊断准确率，远超资深医生在该项测试中20%的平均准确率。MAI-DxO通过协调多个AI模型模拟临床医生会诊，能够提出追问、安排检查并控制诊断成本。相关方法论及关联的“序贯诊断基准”（Sequential Diagnosis Benchmark）已通过论文《Sequential Diagnosis with Language Models》发表。

　　1. 新闻：关于AI的未来，大佬们描绘了两种图景。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）设想AI将带来丰饶的“温和奇点”未来，但爱德曼公司技术实践高级副总裁兼AI卓越中心全球负责人格里·格罗斯曼（Gary Grossman）则在一篇文章中提出了一个“混沌的中间地带”，认为AI在带来收益的同时也会造成混乱。这种未来可能会割裂社会的“认知公地”，即AI生成的内容和高度个性化的信息空间将使人们难以形成共同的现实认知和开展有效对话。

　　作为。当然，有了远大的理想，还必须同时有艰苦奋斗的扎实作风。党的xx大提出了全面建设小康社会的宏伟目标，实现这一目标，需要我们干部以“三个代表”重要思想和科学发展观武装头脑，坚持执政为民、艰苦奋斗。艰苦奋斗是我们党的政治本色和优良传统，在新的历史条件下，大力发扬艰苦奋斗精神，最重要的就是始终保持昂扬向上、奋发有为的精神状态，以坚忍不拔、百折不挠的斗志做好各项工作，要不畏艰难、奋力拼搏、勇于开拓，在不断破解难题、克服困难中，推动我们的各项工作。要脚踏实地、求真务实、甘于寂寞、埋头苦干，多做得民心、暖民心的实事。把人民的冷暖放在了心上，把执政为民的要务体现在了实际工作当中。