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The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。
1.5B参数！支持本地实时语音转录
Liquid AI发布首个端到端音频基础模型LFM2 - Audio - 1.5B，参数1.5B，能在本地设备处理高质量端到端音频任务。它是统一多模态模型，支持两种生成策略，多种应用场景，虽仅支持英文但性能出色。
114B参数、6B激活，Sand.ai刚刚把全球首个千亿MoE视频生成模型开源了
Sand.ai团队开源全球首个千亿MoE视频生成模型MAGI - 2 - preview，总参数114B，单次前向激活约6B，成本低效果好。该模型解决了视频生成Scaling难题，架构、系统设计出色，开源将改变行业规则。
DeepSeek 跃居全球第二 AI 实验室，中美正式并驾齐驱！
Artificial Analysis宣称DeepSeek R1跃居全球第二，其0528版得分达68分，与Google Gemini 2.5 Pro并列。更新体现强化学习的重要性，多家云服务提供商也迅速支持新模型，这表明开源与闭源模型差距缩小，中美AI并驾齐驱。
北航，清华，北大联合发布： 异构智能体协同强化学习！
北航、清华、北大联合发布异构智能体协同强化学习论文。提出 HACRL 新范式，实现异构智能体双向互学与独立部署统一；还有 HACPO 算法弥合智能体差异。实验显示性能提升且成本降低，为多智能体协同学习指明方向。
一个框架，重塑具身研发流程：Dexbotic走向具身PyTorch
开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端，打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训，构建开发闭环，孵化出 DM0 大模型。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。
告别「盲目自信」，CCD：扩散语言模型推理新SOTA
华为小艺香港团队等研究人员提出上下文一致性解码算法（CCD）。它解决传统DLM推理“短视”和采样预算固化问题，在开源DLMs上实现3.48倍加速和3.9%性能提升，适配多种解码设定。
刚刚，美团开源全模态龙猫模型，和 ChatGPT 大战 100 回合打得难解难分
美团发布开源全模态 MoE 模型 LongCat-Flash-Omni，参数 560B 激活 27B。它有真正全模态能力，采用创新架构和训练范式，基准测试表现亮眼，部分指标超 Gemini-2.5-Flash，引发网友热议。