Raschka 在图集中把各模型的专家数量、激活比例、专家隐藏层尺寸都标注出来，让稀疏程度一目了然。Hacker News 上有人感慨：“我很惊讶这些模型在结构上有多相似，主要差异就是层的大小。” ...

2026 年的前两个月，开源大模型的发布节奏已快至令人应接不暇。Arcee AI 的 Trinity Large、月之暗面的 Kimi K2.5、阿里的 Qwen3.5、智谱 AI 的 GLM-5、Cohere 的 Tiny Aya……它们的名称如流水般接踵而至，参数量从 3B 至 1T 不等，每一款都宣称是“SOTA”或者“最强开源”。 然而，如此快的更新速度，对于普通开发者而言，莫说深入研究， ...

论文名叫ARL-Tangram: Unleash the Resource Efficiency in Agentic Reinforcement Learning。作者之一，就是罗福莉。 要用GPU去做模型推理，要用CPU去执行代码，要用API去处理搜索、数据库，可能还要用浏览器进行网页操作 ...

3月16日消息，小米AI实验室研究员罗福莉，也就是很多人口中的“天才少女”，又发论文了。论文名叫ARL-Tangram: Unleash the Resource Efficiency in Agentic Reinforcement ...