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蚂蚁数科发布金融推理大模型，特斯拉与三星签署165亿美元协议

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进一步信息揣测

• 智谱GLM-4.5的MoE架构细节：虽然官方提到采用混合专家架构（3550亿总参数/320亿激活参数），但未透露具体专家数量、路由策略或训练数据配比，这些细节通常影响模型实际性能，需通过技术文档或内部交流获取。
• 蚂蚁金融大模型的“可控性”实现：Agentar-Fin-R1强调“可靠、可控”，可能涉及未公开的金融数据微调方法或风险拦截机制（如实时风控API接口），这类技术通常需付费合作才能深度接入。
• 阶跃深研的“深度搜索”技术：其红杉中国评测70%通过率的背后，可能依赖非公开的行业数据库或定制化爬虫策略，普通用户无法复现相同效果。
• 阿里通义Wan 2.2的VAE压缩技术：16×16×4压缩比的具体实现（如量化算法或稀疏训练）未公开，可能是降低显存占用的关键专利技术。
• 小米AI眼镜的供应链目标：年出货量500万的计划暗示已锁定特定供应商（如Micro OLED厂商）或签订产能协议，这类商业合作细节通常保密。
• 特斯拉与三星芯片协议条款：165亿美元订单可能包含排他性条款或技术共享协议（如联合开发定制AI芯片），远超新闻披露的简单采购关系。
• 金融大模型评测基准的局限性：FinEval1.0等测试可能被“过拟合优化”，实际业务场景表现与评测结果可能存在显著差距，需内部测试验证。
• MoE视频生成模型的商业化路径：阿里通义Wan 2.2的轻量版（5B参数）可能针对B端客户定制，需订阅企业版才能解锁完整功能（如长视频生成）。