Liquid AI 发布 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧决策模型
Liquid AI 开源 d1 决策模型家族的两个模型 d1-3B 和 d1-omni-600M(实验性),二者不生成 token,而是在单次前向传播中给出答案。
推荐理由:Liquid AI 公开两个决策模型,给出端侧延迟与七项基准对比,可据此判断小模型做结构化决策的可行性。
Liquid AI 开源 d1 决策模型家族的两个模型 d1-3B 和 d1-omni-600M(实验性),二者不生成 token,而是在单次前向传播中给出答案。
推荐理由:Liquid AI 公开两个决策模型,给出端侧延迟与七项基准对比,可据此判断小模型做结构化决策的可行性。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,一个基于 Gemma 4 架构、740M 参数的开源多模态嵌入模型,采用 Apache 2.0 许可,可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由:官方给出 740M 参数、模块化编码器与端侧内存占用,可据此判断本地多模态检索的落地成本。
Mistral AI 发布 Mistral Large 4 公开预览,可在 Mistral Studio 试用预览 API,权重将于本月底开放。该模型为 1 万亿参数、49B 激活参数的原生多模态模型,官方称其在编码、智能体工作流和多模态理解上表现突出,并在网络安全、金融、法律等企业场景中达到开源模型领先水平。
推荐理由:官方给出 1 万亿参数、49B 激活与多项基准对比,可据此判断开源权重模型在编码与智能体任务上的位置。
NVIDIA《State of AI in Telecommunications》报告显示,89% 受访者认为开源模型和软件对公司 AI 战略重要。NVIDIA 发布 300 亿参数的 Nemotron 3 Large Telco Model(LTM),由 AdaptKey 基于开源电信数据集微调,并开放完整微调流程。
Z.ai 的 GLM 5.3 现已在 Amazon Bedrock 上线,这是一个 753B 参数的 MoE 模型,面向编码和长周期智能体任务,通过全托管 API 提供跨区域推理、提示词缓存和服务层级,目前面向符合条件的企业客户开放。
推荐理由:GLM 5.3 在 Bedrock 上线,文中给出提示词缓存与 Strix 安全测试的完整调用示例,可据此评估迁移成本。
Google DeepMind 推出 SynthID Bio,把水印技术带入合成生物学,可在生物代码中嵌入不可感知的签名,并在合成出的实体蛋白质上验证,同时保持其生物功能。
推荐理由:SynthID 水印从图像扩展到合成生物,读者可了解其在 DNA 合成筛查与数据库标注上的验证思路。
AWS 发布教程,演示在 SageMaker AI 上从同一个 vLLM-Omni DLC 部署两个端点:实时端点运行 FLUX.2-klein-4B 生成图像,异步端点运行 Wan2.1-VACE-1.3B 生成图像条件视频。文本提示词先生成静态图,再连同运动提示词传给视频端点,生成的 MP4 存入 Amazon S3,示例提供命令行与 Streamlit 界面。
AWS 发布教程,演示如何用 vLLM-Omni DLC 在 Amazon SageMaker AI 上部署 Qwen3-TTS,通过 SageMaker 双向流式连接实现文本流入、24 kHz PCM 音频分块流出,并配套 Gradio 应用。
Anthropic 发布报告警告智谱 GLM-5.3 具备较强的漏洞发现与攻击能力,并称其防滥用限制容易被绕过。
Hugging Face 发布 Open TTS Leaderboard,用客观指标评测开源多语言 TTS 与声音克隆模型,单模型评测耗时从数周投票缩短到数小时。
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,属于 Kumo Structured 模型系列,已上线 Hugging Face,可在单次前向传播中完成分类与回归预测,无需训练、调参和特征工程。
推荐理由:NVIDIA 开源表格基础模型,无需训练和特征工程即可单次前向预测,并给出四个基准的排名与效率对比。
至知创新研究院 IQuest Research 发布 IQuest-Q1 模型,采用 decoder-only Transformer 主干与稀疏 MoE 架构,总参数约 320B、激活参数约 15B。
Mistral 在慕尼黑开设德国中心,组建专注 Physics AI 与工业 AI 的研究团队,并计划到 2030 年建成 1 吉瓦欧洲算力。该中心将与 BMW 合作碰撞仿真、与 Siemens Energy 合作工业 AI 应用,并与慕尼黑工业大学(TUM)共建汽车空气动力学数字孪生研究。Mistral 强调其开放权重架构让模型在客户自有基础设施上运行,数据不出组织。
截至2026年8月,西门子Xcelerator在中国已积累超66万注册用户、600余家生态伙伴和900余项数字化与低碳化解决方案。平台通过共享、共创、共赢机制推动伙伴协作,例如阿丘科技联合推出AI数智化方案已在西门子成都数字化工厂上线,设序科技累计获得1000多条有效线索、成单超百单。
上海人工智能实验室团队开源 Intern-Decision 系列多模态决策模型,包含 0.8B、2B 和 4B 三款,权重已在 Hugging Face 发布,代码和样例托管在 GitHub。
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,包含 27B 稠密版和 35B-A3B MoE 版,两者均已在 H Models API 上线,权重以 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式开源在 Hugging Face。
推荐理由:Holo4 同时覆盖 GUI、代码、MCP 与 API 四种接口,并公开全部评测轨迹,读者可据此判断通用计算机操作智能体的成本与能力边界。
Hugging Face Hub 新增 RL Environments 筛选,带 rl-environment 标签的数据集仓库会集中展示,无需新建仓库类型或注册表。
推荐理由:Hugging Face 把 RL 环境作为数据集标签纳入 Hub,读者可了解环境托管与跨框架复用的新做法。
AWS 提出在 Amazon EKS 上结合 EFA 与 DeepEP 扩展 MoE 强化学习训练的架构,吞吐量提升 40%。该方案针对 RLHF 和 GRPO 等大规模 RL 训练中 rollout 生成与策略训练的资源竞争问题,通过 DeepEP 优化 Expert Parallelism 在 EFA 上的 all-to-all 通信。
阿里云 Qwen 团队开源的 Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base 已上线 Amazon SageMaker JumpStart,可部署到全托管实时推理端点,仅凭几秒参考音频和对应文本即可克隆音色,无需重新训练。
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow,一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线,只需指向一个 GitHub 仓库,它就会自动识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness,最后对每个崩溃做分诊并生成漏洞报告。
推荐理由:GitHub Security Lab 把模糊测试的 harness 编写、覆盖率追踪与崩溃分诊交给 LLM 智能体,并公开了可复用的开源流水线。
Liquid AI 发布实验性 DSpark 草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark,为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加入推测解码路径。该草稿模型增加 280M 参数(约 8.9%),在设备端解码最高提速 3.13x、H100 上最高 2.66x,端到端最高提升 2.62x 和 2.27x,且不改变输出质量。
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量,发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU,可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由:微软研究院系统测量了机器人端侧推理的瓶颈,并给出可复用的 Kubernetes 卸载方案与开源工具链。
NVIDIA 在新加坡 AI Day 上联合合作伙伴展示东南亚 AI 落地进展,新加坡 HTX 将研究使用 Nemotron 3 Super 与 Nemotron 3 Nano Omni 模型推进公共安全 AI。
oMLX 作者兼维护者 Jun Kim 加入 Hugging Face,专职支持 MLX 社区。oMLX 将从副业转为有资金支持的正式项目,仍保持 Apache 2.0 开源协议并由 Jun 继续领导,目标是提升稳定性并加快开发。
Hugging Face 为 transformers 加入 GGUF 支持,用户可从 Hub 选取量化 checkpoint,通过 from_pretrained 传入 gguf_file 在本地生成,也可用 transformers serve 暴露 OpenAI 兼容 API。
推荐理由:Hugging Face 官方说明 transformers 接入 GGUF 的加载方式与性能对比,可据此判断本地推理工作流的变化。
NVIDIA 在开罗大埃及博物馆举办活动,展示埃及 AI 生态已进入生产规模阶段,其 Deep Learning Institute 埃及学员基数一年内增长超十倍。
微软研究院在 Nature 发表逆向合成模型 RetroChimera,并开源其实现与权重(MIT 许可),同时可通过 Microsoft Foundry 访问。
Mistral 宣布与 Mozilla 达成合作,Firefox 的 AI 浏览助手 Smart Window(beta)现由 Mistral 模型驱动,先面向法国和北美用户,英国和德国预计今年晚些时候跟进。
曼彻斯特大学团队基于 NVIDIA Earth-2 的生成式模型 Earth-2 CorrDiff,在 Isambard-AI 超算单节点上仅用两天训练出覆盖全英、分辨率 2-3 平方公里的空气污染模型,并已加入 Earth-2 StormCast 支持依赖观测数据的时间相关预报。
IBM 研究团队在 ALTK-Evolve 中新增一致性指南(consistency guidelines)与 Consistency Analyzer,用于诊断并减少智能体在重复运行中的结果波动。
推荐理由:原文给出 Pass^k 与一致性差距的量化诊断方法,并展示把差距减半的实测结果,可迁移到智能体可靠性评估。
费城儿童医院(CHOP)基于开源医学影像框架 MONAI 构建心脏建模服务,把原本需 4 小时的建模缩短到数秒,并已用于复杂心室间隔缺损手术规划。CHOP 正与 NVIDIA 及开源社区基于 Warp 和 Newton 物理引擎开发心脏器械仿真,把仿真时间从最长 4 小时压缩至近实时。全美已有 20 多家儿童医院开展心脏建模项目,波士顿儿童医院建模支持其每年约 500 例心脏手术。
Mistral 与 Cloudera 宣布合作,将 Mistral 模型集成进 Cloudera 混合数据平台,企业可在私有云、公有云、本地及完全气隙环境中部署推理并保持完全控制。企业还能在受控环境中用专有数据训练自有模型,数据与模型所有权归企业所有。Cloudera 平台承载 30 exabytes 客户管理数据,双方瞄准金融、制造、电信等受监管行业的主权 AI 需求。
TRL v1.14 的 AsyncGRPOTrainer 现已支持只训练并同步 LoRA adapter 到 vLLM,rank-1 adapter 仅几 MB,可通过挂载在多个 Hugging Face Jobs 上的 Storage Bucket 传递,无需 NCCL。
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台,规模达 1PB,是 AlphaFold Database 的 30 多倍,已通过免费网站门户向学术研究开放。
推荐理由:AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单碱基变异的预测结果做成可检索资源,读者可了解它对罕见病与复杂性状研究的实际用法。
Mistral 宣布完成 30 亿欧元 D 轮融资,投后估值超过 210 亿欧元,由三星电子领投,Scaleup Europe Fund 和 PSG Equity 共同领投。
推荐理由:Mistral 完成欧洲最大股权融资,读者可据此理解其主权 AI 全栈路线与开源权重定位。
Hugging Face 博主用 TRL 和 OpenEnv 复现了 Surya Narreddi 让语言模型画水彩的想法,模型通过 p5.brush 写出约 150 行 JavaScript 来作画。
Hugging Face 发布 @huggingface/kernels,一个从 Hugging Face Hub 加载并运行优化 WebGPU kernel 的 JavaScript 库,同时上线 207 个 kernel,均以独立仓库形式发布,采用 Apache-2.0 许可。
推荐理由:Hugging Face 发布 207 个 WebGPU kernel 及加载库,并给出与 ORT WebGPU 的实测对比数据,可供浏览器端推理选型参考。
Google Research 发布 TimesFM-3,这是其新一代零样本时序基础模型,原生支持多变量预测,参数量 3.3 亿,在超过 1 万亿个时间点的真实与合成时序语料上预训练。
Hugging Face 与 Voice Arena 合作,在 Open ASR Leaderboard 上新增 Monsoon en-IN 和 Monsoon hi-IN 两个评测集,印地语由此成为该多语言榜单上首个 Indic 语言。
Sentence Transformers v6.0 新增 MultiVectorEncoder 模型类型,支持 ColBERT 式后期交互检索,并配套完整训练流程。
推荐理由:原文给出多向量检索模型的完整微调配方与实测对比,读者可据此判断自建领域检索模型的成本与起点选择。