超越标准 LLM：盘点混合注意力、文本扩散与递归等新兴模型架构
文章盘点了超越传统自回归 Transformer 的四类新兴模型架构及其实践权衡。线性注意力混合架构（如 Qwen3-Next 与 Kimi Linear 的 Gated DeltaNet）通过结合全局注意力与线性层大幅缩减 KV cache 并支持超长上下文。
推荐理由：系统梳理了线性注意力混合、文本扩散及代码世界模型等非传统架构，为评估长文本效率与并行生成提供了清晰的权衡参照。
推理能力
全部主题模型推理能力的进展：思维链、推理模型、数学与逻辑基准的突破与争议。
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第 221–224 条 · 共 224 条Sebastian Raschka精选AI 评分6767
Sebastian Raschka精选AI 评分6666 从零理解大模型评测的 4 种主流方法
Sebastian Raschka 撰文详解并用代码实操了大模型评测的 4 大主流方法，将其归纳为基准测试与裁判评估两大类。内容涵盖 MMLU 多选题准确率评测、面向数学和代码领域的确定性验证器（Verifier）、LM Arena 风格的 Elo 偏好排行榜，以及通过 Ollama 调用大模型充当裁判（LLM-as-a-judge）的具体实现与优缺点权衡。
推荐理由：原文从零代码拆解了多选题、验证器、排行榜和 LLM 裁判四类评测机制，有助于读者厘清基准测试的局限与组合评估策略。
SemiAnalysis · 算力产业精选AI 评分8585 SemiAnalysis 深度剖析 NVIDIA Rubin CPX 加速器与机柜架构：专用硬件重塑解耦推理
NVIDIA 推出专为大模型推理 Prefill 阶段设计的 Rubin CPX 加速器及配套机柜架构，通过强化算力并降低显存带宽成本重塑解耦推理服务。
推荐理由：文章深入剖析了面向 Prefill 阶段的专用硬件架构与机柜设计，为评估大模型解耦推理与算力 TCO 提供了清晰的参考视角。
Sebastian Raschka精选AI 评分8787 从 GPT-2 到 gpt-oss：解析 OpenAI 开源模型的架构演进与设计细节
Sebastian Raschka 深入解析了 OpenAI 开放权重的 gpt-oss-20b 与 gpt-oss-120b 架构，并对比了 GPT-2 与 Qwen3 的技术演进。
推荐理由：文章拆解了开源模型在网络结构与量化工程上的取舍，有助于开发者理解现代大模型的单卡运行原理与架构演进脉络。