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月之暗面刚开源多模态Kimi-2506：智能体、视觉理解，重磅大升级
国内月之暗面平台对开源多模态模型Kimi-VL-A3B-Thinking升级到2506版本。该版本性能、视觉理解等能力提升，支持更高分辨率，在多领域表现出色，还介绍了模型组成与优化器改进。
国货之光！全球AI存储基准测试MLPerf Storage 3.0结果发布，斩获九项第一｜甲子光年
9月1日，MLPerf Storage 3.0基准测试结果发布，XSKY星辰天合旗下MeshFS首次参赛，在并行文件存储赛道获九项第一。该测试覆盖多类负载，可多维度衡量存储系统性能，MeshFS兼顾性能与成本效率。
腾讯Hy3正式版亮相，幻觉率更低，Agent能力更强
7月6日腾讯Hy3正式版上线并开源，总参数量295B。它幻觉率从12.5%降至5.4%，Agent能力大幅提升，在生产力场景表现出色，基准测试结果良好，价格有优势，腾讯内部9条线已接入。
OpenClaw 3.24发布：彻底解决最重要的Skills安装障碍！
OpenClaw 3.24 发布，改动显著。Skills 安装更顺滑，系统自动检测依赖；控制台界面大改，侧边栏更易用；修复媒体文件访问漏洞；Microsoft Teams 支持升级；还修了多平台群聊 Bug，新增 API 端点，提升 RAG 兼容性。
谷歌、OpenAI同日发布模型，一个最快最具性价比，一个主打「人情味」
深夜谷歌和OpenAI相继推出新版本大模型Gemini 3.1 Flash - Lite、GPT‑5.3 Instant。前者专为大规模智能设计，性价比高、速度快；后者让日常对话更稳定实用，减少幻觉，提升了多方面表现。
首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
拒绝“熵崩塌”和“熵爆炸”！这项研究让大模型学会“精确探索”，推理成绩飙升
2024年以来，大模型在推理任务上进展显著，得益于RLVR方法，但面临“熵困境”。研究团队提出选择性熵正则化方法（SIREN），通过三重机制精准调控探索行为，实验证明其能提升模型推理成绩。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
登上NeurIPS，Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式，在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平
华中科技大学与小米汽车提出多模态图像 - 点云联合生成框架Genesis，采用两阶段架构和DataCrafter模块。在nuScenes数据集实验显示，其在视频与激光雷达指标达SOTA水平，还提升了下游感知任务效果。