AI / 模型 / 智能体
moonshotai/Kimi-K3 · Hugging Face：Moonshot 发布的 Kimi K3 模型权重与模型卡。
X 上的 ali：“22580: From GPT2 to Kimi3, Explained”：从 GPT-2 到 Kimi K3 的架构演进串讲。
cneuralnetwork/smol-kimi-k3：约 49M 参数的 Kimi K3 风格小模型，可在单卡 8GB GPU 上训练。
cneuralnetwork/smol-glm-5.2：约 50M 参数的 GLM-5.2 架构研究，含 MLA、DSA、IndexShare、sparse MoE、shared MTP 与 Muon Split。
Exclusive | Nvidia Invests in Sutskever’s Safe Superintelligence AI Lab - WSJ：Nvidia 投资 Ilya Sutskever 的 SSI，以扩展算力与合作触达。
Compression and Intelligence — Ryan Greene：讨论压缩、智能与 LLM 之间的关系。
Physics of Language Models：Allen Zhu 等的语言模型“物理”研究系列：从架构与训练机制解释 LLM 行为。
解构 Scaling Law：优化、架构、数据的三重奏 - 科学空间：从优化、架构与数据三方面拆解 scaling law 的形成与约束。
MinghuiChen43/awesome-deep-phenomena：持续更新的深度学习有趣经验现象与论文列表。
AI Explorables | PAIR：Google PAIR 的交互式 AI 概念探索页，用可视化帮助理解模型机制。
Looped Transformer | alphaXiv：Looped Transformer 相关论文合集。
Towards Looped Models Done Right：讨论如何正确设计与训练 looped / 循环式模型。
Explorative Modeling — Unlocking a Third Pretraining Axis and End-to-End Generation | Alexi Gladstone：提出探索式建模作为预训练的第三条轴。核心思路示例：
losses = []
for i in range(K):
generation = model.generate() # e.g., from a different random noise
losses.append(loss_fn(generation, data))
min(losses).backward() # only the best generation gets gradients
若把 $\min_{i} \mathcal{L}_{i}$ 推广为更一般的 $f(\mathcal{L}_{1},\dots,\mathcal{L}_{K})$，会得到怎样的优化动力学？
[2604.22951] The Power of Power Law: Asymmetry Enables Compositional Reasoning：论证自然语言的幂律不对称分布有助于组合推理，而非应被均匀化。
Enigma: Robots that feel right：Enigma 介绍其机器人系统：理解环境并做出“体感正确”的动作。
maka-agent/maka-agent：本地优先的 AI 桌面助手。
ArXivIQ | Grigory Sapunov | Substack：人工精选 ML 论文 + AI 生成深度解读；每日 TLDR 与架构笔记。
Blog - Ulam · Research - Ulam：AI 研究与 DeepAlgebra 等相关项目。
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数学 / 科研 / 学习
Mathematics in the age of AI：Terence Tao 在 ICM 2026 相关场合的幻灯片。
What Is the Inverse Covariance Matrix?：从统计与几何视角解释精度矩阵（逆协方差）的含义与用途。
[2607.21716] A Defense of the Quadratic Model：为优化理论中的二次模型辩护：在可处理性与真实 loss landscape 之间权衡。
AI Agents for the Working Mathematician：面向工作中数学家的 AI agent 使用经验与工作流。
Prompting Toward a Conjecture - Guanyang Wang：多一句“检索文献”如何改变 GPT-5.6 Sol Ultra 在 Feige $1/e$ 猜想上的成功率。
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