Kimi 和 DeepSeek 为什么出现在同一张模型架构图里
雷峰网梳理大模型 Attention 路线的变迁，指出 GLM-5.3-Flash 的 45 层架构中 34 层采用 Kimi 路线的 KDA 线性注意力，11 层采用 DeepSeek 路线的 KPool-DSA 稀疏注意力。
#数据/训练
#数据/训练
今日 2 条雷峰网AI 评分6060 Semiconductor EngineeringAI 评分3535 为什么 LLM 是芯片设计领域发生的最好的事
芯片设计瓶颈已从逻辑综合与布局布线转移到功能验证，验证如今占芯片开发工作量的 60–70%。定制 ASIC 的工程投入估计超过 1000 个工程月，且从设计到流片至少需要两年。LLM 被视为缓解这一人力密集环节的关键技术。
EE TimesAI 评分1515 西门子 EDA：如何把 EDA 数据转化为可信行动，实现 Manufacturing Intelligence
西门子 EDA 技术与战略顾问 Dr. Jim Shiely 提出 Manufacturing Intelligence，主张将物理理解与制造观测系统性转化为可信的制造干预，而非停留在生成更多仿真与量测数据。
MIT Technology Review · AIAI 评分6262 AI 何时才算真正做出科学发现？
MIT Technology Review 的 James O'Donnell 讨论 AI 公司宣称科学发现引发的争议。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
GPT-4 级能力从 2023 年初的约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间，中位数约 50x。UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出，近乎免费的推理成本带来三类数据系统挑战：面向智能体的数据系统、由智能体运行的数据系统，以及由智能体构建的数据系统。