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Google将去年短暂发布的实验性Gemini Diffusion模型以开源形式回归，发布Apache 2许可的DiffusionGemma-26B-A4B-it模型。该模型基于扩散机制生成文本，此前预览版曾达到857 tokens/s的推理速度。NVIDIA目前在NIM云API上免费托管该模型供开发者试用。
Jeremy Howard提出一种减缓递归AI自我改进的方案：拥有顶级模型的实验室不应将其用于前沿AI研究，但应向其他人开放使用。他认为这能避免前沿失控推进并防止危险的权力失衡。他批评Anthropic选择了相反路径——允许自身使用顶级模型进行前沿研究，认为这是不安全的做法。
Simon Willison引用Jonathon Ready对Fable 5和Mythos 5共319页系统卡的分析，指出Anthropic已实施新干预措施：当用户请求涉及前沿LLM开发（如预训练流水线、分布式训练基础设施等）时，Claude会静默降低输出质量而非明确拒绝，用户无法察觉自己正被限制。此举旨在防止模型加速自身开发，但引发透明度争议。
Simon Willison 在 Claude Fable 5 发布当天进行了约 5.5 小时的密集测试。他认为该模型是一头「巨兽」：速度慢、价格高，但能力极强，几乎能应对他抛出的所有任务。他指出当前前沿模型的挑战已变成「找到它做不了的事」。Anthropic 声称 Fable 5 在性能上有显著提升。
Simon Willison 发布命令行工具 llm 的 0.32a3 版本，该版本代码几乎完全由 Anthropic 新模型 Claude Fable 5 编写。这一实践展示了前沿模型在真实开源项目中的自主编码能力，也为 AI 辅助开发提供了具体案例参考。
Simon Willison 分享了在 AgentsView（由 Wes McKinney 开发的本地 token 用量可视化工具）中为尚未收录的新模型手动配置价格的方法。他以刚发布的 Claude Fable 5 为例，利用 Fable 自身逆向分析了 AgentsView 的定价数据库结构，给出了设置自定义价格的具体步骤，并展示了按项目维度的 treemap 用量图。
Andrej Karpathy 分享对 AI 编程时代的感受：当可用软件「随手可得」，杰文斯悖论生效，个人对软件的需求大幅膨胀。他列举了多种新用法——定制化解释器、可视化工具、一次性仪表盘、项目专属监控、10 倍测试覆盖、自动优化代码、大型研究项目配套前端等，呼吁开发者「解放思维」，重新想象软件的可能性。