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OpenAI突然开源新模型！99.9%的权重是0，新稀疏性方法代替MoE

OpenAI悄悄开源新模型，0.4B参数且99.9%权重为零，是Circuit Sparsity技术的开源实现。该技术通过约束模型内部连接稀疏性，解决传统稠密Transformer黑箱问题，或让MoE模型走上末路，但目前算力成本极高。

腾讯2026年员工大会上，马化腾强调保持定力。过去一年混元大模型深度重构，吸引人才。AI助手元宝发展佳，即将推出“元宝派”新玩法，还针对春节推10亿现金红包活动，马化腾现场安利。

终身行人重识别有重要应用价值，但现有方法在学习特定模态新知识时，会阻碍跨模态公共旧知识保留。北大彭宇新团队提出CKDA方法，解耦并净化不同模态信息，实现跨模态知识权衡，在相关基准上取得最优性能。

在人工智能领域，‘用文本思考’和‘用图像思考’存在局限。复旦大学等团队提出‘用视频思考’范式，通过视频生成模型统一文本与视觉推理，构建VideoThinkBench基准测试Sora - 2，全面解读这一开创性工作。

腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。

具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。

在全球半导体行业波动与技术创新背景下，昂瑞微IPO受关注。它技术攻坚突破L - PAMiD，构建‘双轮驱动’，布局车载与卫星通信新赛道，以战略定力穿越周期，为国产芯片发展注入活力。

上海人工智能实验室等团队提出全新生成式多模态推理范式，发布模型 DiffThinker。它打破传统定式，以图像到图像生成任务重构推理过程，在多项复杂任务中表现优于顶尖闭源模型，有四大核心特性。

大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。

论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。