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110万美元悬赏！AMD发起全球战书：谁能打破DeepSeek与Kimi的推理速度极限？
AMD与GPU MODE联合发起2026线上黑客松，向全球发榜。挑战赛设110万美元奖池，分预选赛和决赛，要对核心GPU算子打磨、挑战明星模型，代码须可合并，给出了赛程安排及参赛方式。
多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了！全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时，此时模型处于高熵关键节点，易脱离图像证据。研究者提出LEAD，高熵时保留候选推理方向，注入视觉锚点拉回证据，实验显示它能跨领域提升模型性能。
Qwen3.8-Max 正式版终于发布了，能不能打过 GPT 看这里
Qwen 3.8 Max 正式发布，沿用 Qwen 3.5 架构，参数量扩展，重点提升 Coding、Work 和 Agent 能力。它将开放权重，价格有优势。在多项测试中表现出色，还新增多模态能力，已可使用并有优惠。
非Transformer架构的新突破，液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型，而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型，仅需900MB内存就能在端侧运行，性能优于Transformer架构模型，还降低了死循环生成比例。
让OpenAI只领先5天，百川发布推理新模型，掀翻医疗垂域开源天花板
百川智能发布医疗推理大模型Baichuan - M2 - 32B，在OpenAI的Healthbench评测集上超越刚发布5天的gpt - oss - 120b，领先多数前沿模型，支持RTX4090单卡部署，还首创患者模拟器和Verifier系统。
Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Claude Code邪修教程
作者熬夜带来 Kimi K2 模型详测及 CC+K2 邪修教程。K2 是 1T 参数量的 MoE 开源模型，基准测试成绩优异，在代码、Agent、数学推理任务表现突出，前端能力强，还能驱动 Claude Code，成本低。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
突发！微软与OpenAI同日开火：语音之战+通用大模型，AI霸权决战打响
OpenAI发布语音大模型时，微软同日推出自研语音模型MAI-Voice-1和通用模型MAI-1-preview。MAI-Voice-1效率高、表达丰富，MAI-1-preview采用MoE架构。微软此举在语音战场布局，也为与OpenAI谈判增加筹码。
Data Agent 落地挑战：忽略技术框架、语义能力和运营体系，投入可能打水漂
Data Agent 落地挑战大，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略场景聚焦、技术框架迭代能力、语义模型和运营体系，投入可能打水漂。掌握相关要素，才能让 AI 代理落地应用，提升企业数据智能化效率。
具身导航，感知推理到底是「上帝」，还是执行控制是「命门」？| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录，浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面，还对未来5 - 10年发展做了展望。