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开源SOTA！商汤原生多模态一个大脑完成看图、推理、作画
商汤开源日日新SenseNova U1，用NEO - unify架构让像素和文字自由协作，多项指标达开源SOTA，适配10家国产芯片。它能完成看图、推理、作画等多任务，虽有局限，但后续优化值得期待。
弯道超车？国产具身，千小时人类数据激发智能涌现
近日，深度机智用人类学习范式在国际 Benchmark 上击败巨头，成果两会首日被央视报道。其全新架构源于一年多积累。英伟达也有人类学习尝试。深度机智构建全栈技术矩阵，成果显著，3 月底成果将开源。
快手提出强化学习创新框架RLEP，突破大模型推理瓶颈
OpenAI等模型用强化学习提升推理能力，但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架，引入经验回放技术，分经验收集和回放训练两阶段，还采用优化策略，提升大模型训练效率和性能。
英伟达开源深度研究引擎：企业级数据不出门，研究自动做
NVIDIA推出AI-Q Blueprint，将深度研究流水线打包成Agent Skill，解决企业级数据处理难题。它能让企业数据不出门，代理框架可派任务并获报告，还支持多种认证模式，代码库可本地部署，专为深度研究打磨。
推理速度飙升5倍，苹果提出全新Multi-Token生成框架！
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架，挖掘其对未来词元“先验知识”，通过多项技术并行预测多词元，微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
实测爆火的阶跃星辰Step 3，性能SOTA，开源多模态推理之王
在 WAIC 2025 前一天，阶跃星辰推出新一代基座模型 Step 3，它是开源 VLM 新晋之王，性能超同类别开源模型，与顶尖闭源 VLM 也有一战之力。该模型具备多开好省特点，还展示了宏大技术生态与商业化布局。
SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
智源清华带来PAM，手物交互数据生成新SOTA | CVPR 2026
北京大学、清华等联合提出统一引擎PAM，能整合姿态、外观和运动。用户提供初始和目标姿态及物体几何形状，它就能生成逼真手物交互视频。其效果超现有方法，合成视频可用于数据增强。
从数据到决策：AI 驱动的 Quick BI 架构设计与实践
阿里云智能集团瓴羊高级技术专家王璟尧，介绍阿里云 Quick BI 从传统 BI 到 AI 驱动的智能 BI 的进化，解析领域大模型与 BI 引擎协同设计等技术权衡，为行业提供可复用技术范式。