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Meta 重金抢人，明星云集就能复制 DeepSeek 的成功吗？
Meta 扎克伯格亲自出手重金招人，组建豪华 AI 战队，核心领导与技术阵容都很强大。但天才招聘只是第一步，组织天才协同才关键。DeepSeek 团队规模小、扁平化，成功逆袭。Meta 难复制其成功，组织重构能力或更重要。
500美元刷新SOTA！训练成本砍到1/200，华人团队重构视频生成范式
香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0，在基础大模型上引入VTA机制，用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调，在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA，还解锁零样本任务能力。
和Anthropic CEO一起发过Nature，他用Claude Code复活三年烂尾代码
华盛顿大学首席开发者Brendan MacLean用Claude Code复活三年烂尾代码。他像带实习生一样带Claude，构建上下文让其理解代码库。同一周OpenAI开源Symphony，实现任务自动派Agent。二者路线不同但目的相同，都在探索让AI融入工程流程。
Qwen3.8-27B 登顶全球开源榜第一，曾经的「源神」又回来了！
8月17日，阿里发布的Qwen3.8 - 27B成Hugging Face热门第一。它以27B参数在部分测试中与前沿闭源模型比肩，可本地运行。不过推理慢、真实任务表现待提升，它让前沿Agent能力下放到个人电脑。
Moxt 实测：把你的组织，折叠进一堆文件夹
作者实测 Moxt 后发现，它能解决 AI 产品上下文散且脏的问题，提供工作空间，让 AI 在原生格式工作；用户可创建专属 AI，还能精简 Context。此外，它支持技能组合、定时任务等，输出拓展到视觉形态。
从提需求到部署发布，全AI全自动化后，研发效能全面跃升
文章介绍腾讯在研发中推进AI全自动化，将自动化向上下游环节延伸，分L1、L2、L3阶段演进。阐述了面临的挑战及应对举措，分享人机协同和全自动化交付实践，展示效果数据，展望未来双轮驱动体系。
比肩英伟达H20！阿里自研PPU浮出水面
1月29日，阿里旗下平头哥官网公布高端AI芯片“真武810E”信息，标志“通云哥”协同体系亮相。该芯片全栈自研，已服务超400客户。其PPU架构性能比肩英伟达H20，性价比更高，阿里还支持平头哥探索独立上市。
AI Coding新王登场！MiniMax M2.1拿下多语言编程SOTA
MiniMax发布旗舰级Coding & Agent模型M2.1，在Multi - SWE - bench榜单中以10B激活参数拿下49.4%成绩，超越竞品成SOTA。它解决模型‘偏科’问题，适配开发工具链，实测在多语言编程任务中表现出色。
Meta「分割一切」进入3D时代！图像分割结果直出3D，有遮挡也能复原
Meta MSL实验室发布三维重建模型SAM 3D，其家族的两个新模型能将2D图像转为3D重建模型，性能优异。同时，此前投稿ICLR 2026的SAM 3也亮相，可克服传统模型局限，在多项任务中刷新SOTA。
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。