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Allen AI 发布并开源了 AstaBrief 8B 模型，该模型可将研究问题和检索到的文献片段转化为带引用的科学报告。作为 Asta 平台 Generate a report 功能的 Fast 模式，平均生成时间为 51.1 秒，相比 Claude 驱动的 Thinking 模式（178.5 秒）提速约 3.5 倍。
推荐理由：提供了完整的训练数据构建、偏好数据过滤、评估指标设计过程，可供研究科学报告生成模型的开发者参考。
AllenAI 发布 Olmo-core 3 训练框架，支持将专家池从 8 扩展到 128 而每 token 仅激活 4 个专家，总参数量从 4.6B 增至 47B，训练吞吐量仅下降不到 5%。在 8 个 NVIDIA B300 GPU 上，47B MoE 达 52,000 tokens/s/GPU，约为此前实现的 2.7 倍。系统已测试至 1.2 万亿参数规模。
推荐理由：原文给出了专家池扩展、吞吐量提升和参数规模的具体数字，读者可以据此判断这套训练基础设施对大模型研究的具体价值。
已经到底了