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数学奥赛高分摘金，位列大模型榜首，『书生』科学多模态大模型Intern-S1能力再升级 | 通专融合新进展
2025年CMO决赛首设AI测试，书生科学多模态大模型Intern-S1以102分位列大模型得分榜首，远超金牌线和国家集训队入选线。其推理能力提升得益于多项创新，未来将拓展至多领域科研。
GUI 精准定位新 SoTA：LASER 让模型从“看全图”走向“锁重点”
多模态大模型在高分辨率、元素密集的 GUI 场景易误判。苏州大学 OpenNLG 团队提出 LASER 方法，让模型学会主动推理，通过关键区域聚焦等提升定位精度，在基准测试中表现出色。
国产双开源：让Mac成为你的私人AI工作站
2026年3月底，Ollama将Mac版底层推理引擎换为苹果MLX框架，性能提升显著。明略科技开源Cider和Mano - P，Cider加速推理，Mano - P可操作图形界面，两者结合推动Private AI发展。
黄仁勋CES2026最新演讲：三个关键话题，一台“芯片怪兽”
北京时间1月6日，英伟达CEO黄仁勋在CES2026演讲。回顾过去一年开源模型发展，本次围绕系统与基础设施、模型、应用落地三条主线演讲，展示Rubin架构等成果，推动推理型AI发展及应用。
模型的自我进化，可能真的开始了。
昨天Hermes Agent更新支持原生Windows，安装简单。它调用量超OpenClaw成榜首，与MiniMax M2.7组合迭代快，能长程干活、自主迭代解bug，还可复刻文档风格样式，两团队正合作后训练项目。
Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
个人开发者训400亿参数大模型：分布式算力，DeepSeek架构，3090单卡部署
Nous Research推出Psyche Network，可整合全球算力训练AI。它基于Deepseek的V3 MLA架构，有DisTrO优化器等技术，能让个人和小团体创建大规模模型，还实现40B参数LLM预训练。
不止是玩！有人利用Clawdbot组建了一个虚拟团队接管公司业务
AI智能客服公司SiteGPT创始人分享利用Clawdbot构建AI智能体团队‘Mission Control’的经验。该团队含10个智能体，可协同工作。系统有心跳机制控成本，还有协同平台，已产出多种成果。
他们让万亿参数RL学会了「省着跑」，顺便砍掉九成算力
2025年，强化学习成大模型进化主战场，但万亿参数模型跑RL成本高。Mind Lab团队实现1T参数模型LoRA高效RL训练，GPU消耗降90%，技术开源。此外还有Memory Diffusion记忆机制等成果。
中心动态重分配哈希，北邮团队提出并开源CRH项目 | AAAI 2026
北京邮电大学等机构联合提出新颖端到端框架 CRH，在训练哈希函数时动态更新哈希中心，提升检索精度和语义一致性。论文被 AAAI 2026 收录，代码已开源。