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大模型开发者必读！拆解世界级AI模型的诞生，Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》，分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容，强调数据质量重要性，还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。
用155万模拟视频给模型上课！GVE模型一次学会9种视频检索技能
当前视频检索研究陷入困境，现有模型难以应对复杂检索需求。香港科技大学（广州）联合阿里巴巴通义实验室推出通用视频嵌入模型GVE，其在零样本设置下超越14个主流模型，全链条创新为视频检索通用化奠定基础。
阿里开源电影级AI视频模型！MoE架构，5B版本消费级显卡可跑
阿里开源新一代视频生成模型通义万相Wan2.2，含文生视频等功能。它率先将MoE架构用于视频生成扩散模型，5B版本可在消费级显卡部署。对比前代和Sora表现更优，还推出电影级美学控制系统。
AI 本地跑？Google 新开源模型上线，本地量化后占用不到 200MB 内存，支持百余语言
Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma，专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练，提升效率。在MTEB测试中成绩佳，支持百余种语言，内存占用少，已集成多种工具。
谷歌突袭发布AI应用，无需Wi-Fi、手机就能跑大模型！网友实测两极分化
谷歌推出 Google AI Edge Gallery 应用，可让用户在 Android 设备离线运行 AI 模型。它有响应快、隐私性好等优点，但网友实测评价不一，还有人认为它落后于苹果 CoreML。
最大游戏up主也玩本地AI？让笔记本都能跑大模型的Parallax来了
11月3日，知名游戏博主PewDiePie展示自建本地AI系统，引发全网轰动。本地AI有隐私、性能等优势。Parallax是开源AI项目，挑战“AI必须上云”逻辑，支持异构设备组网和多模型，性能优。
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。
中国中文信息学会大模型与生成专委会2025大模型战略研讨会成功举办
2025年6月27日，中国中文信息学会大模型与生成专委会2025大模型战略研讨会在哈尔滨举办。会议探讨技术革命、交流成果、发布基金，多位专家作报告、参与思辨讨论，聚焦大模型多方面话题。
AAAI 2026｜视频大语言模型到底可不可信？23款主流模型全面测评来了
合肥工业大学与清华大学团队推出视频大语言模型综合可信度评测基准 Trust-videoLLMs，对 23 款模型从五维度 30 项任务评测，揭示性能格局，指出模型现存问题，还开源评测框架等。
哈工大、中科院等利用模型“潜意识”提高推理模型效率，0.6B撬动复杂推理
哈工大、中科院等提出TrajSelector框架，让推理模型‘倾听内心独白’。它利用模型隐藏状态，用0.6B轻量级验证器实现比7B裁判模型更精准选择，在数学竞赛基准测试中表现出色，还能离线筛选数据，但在开放域问答有难题。