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何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。
多人会话视频生成新突破：香港科技大学，浙江大学用单人数据实现多人交互视频生成
香港科技大学、浙江大学等开源 AnyTalker，提出音频驱动多人交互生成新范式。它用创新机制和两阶段训练策略，以少量数据实现多人视频生成，还构建评估指标，性能超现有方法。
1B 参数跑出 2B 性能？面壁 MiniCPM5-1B 用 AI 自进化，提速 AGI 进程
全球AI行业陷入资源消耗战，面壁智能绕开物理瓶颈，提出“AI制造AI”路径。2026年5月25日发布MiniCPM5-1B，有越级性能、极致压缩比和均衡能力，源于“模型、框架、数据”自进化范式。
腾讯混元推出首款开源混合推理模型：擅长Agent工具调用和长文理解
6月27日，腾讯混元开源首个混合推理MoE模型Hunyuan - A13B，参数80B激活仅13B，推理快性价比高。它在多测试集成绩好，尤其擅长Agent工具调用和长文理解，还开源两数据集填补评估空白。
一个模型读懂所有医学数据，Hulu-Med探索医学大模型开源新范式 | 浙大x上交xUIUC
Hulu - Med是浙大、上交、UIUC等联合提出的通用医学视觉语言大模型，首次在单一模型统一理解医学多类数据。它开源透明，训练成本低，性能媲美GPT - 4.1，为医学AI带来新范式。
硅基流动完成新一轮数亿元融资，打造开发者首选生成式 AI 开发平台
硅基流动完成数亿元 A 轮融资，由阿里云领投。创始人袁进辉称业务因开源大模型崛起和算力需求激增爆发式增长。公司推出高性能推理引擎等，产品服务多个行业，未来将深耕创新、推动 AI 应用。
开源中小模型+Skills也性能暴增！卢森堡大学探索了小模型驾驭Skills的边界
卢森堡大学等研究探索小模型驾驭Skills的边界。工业界因数据安全渴望开源小模型，智能体Skills框架让小模型性能暴增。研究拆解小模型处理复杂任务的方法，还验证不同策略有效性，发现代码专用模型优势。
怎么量化机器人数据价值？ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA，313×加速筛选高价值数据
具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。
腾讯开源混元世界模型1.1，视频秒变3D世界，单卡推理仅需1秒
腾讯发布并开源混元世界模型1.1，是统一的端到端3D重建基座大模型。它支持从多视图或视频一键生成3D世界，单卡秒级推理完成高精度重建，性能达SOTA，还具多特性，打破技术壁垒。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。