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告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
刚刚，智谱开源了他们的最强多模态模型，GLM-4.5v。
智谱接连开源GLM - 4.5和GLM - 4.5V，后者为多模态模型，总参数106B，在42个评测基准中41个达到SOTA。经测试，它视觉推理强、速度快，还有视频理解等功能，API定价良心，体现持续开放精神。
全网开测GPT-oss！技术架构也扒明白了
全网开测GPT-oss，它登顶开源模型王座，性能比肩o3-mini、o4-mini，适合本地推理。网友探索出多种用法，还推出Pro版。其架构也被扒出，官方介绍了微调方法，吴恩达等大佬也参与测评。
GPT-5将揭示人类的"创造力"其实就是模式识别？
有传言GPT - 5将发布，X上一博主称其或揭示人类‘创造力’是模式识别，引发热议。有人认为创意是碎片重组，也有人坚持创造力不只是模式识别，还需推理等，AI完美识别模式反被困住。
GPT-5被意外泄露，奥特曼宣布即将发布！
一则GPT - 5被意外泄露的消息引发关注，SecureBio的github配置文件中出现相关内容，暗示要把‘推理’提升到新高度。OpenAI CEO等暗示GPT - 5即将发布，但不打算短期内推出有IMO金牌级别数学能力的正式产品。
数据合成有没有未来？事实结论来了
有人认为用大模型合成数据可快速生产，无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值，还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果，证明高质量数据需专家和管理流程。
OpenAI首款芯片问世：用AI设计，9个月流片
本周三，OpenAI 与博通合作推出首款芯片 Jalapeño，用于人工智能推理负载，由博通制造。它用 AI 设计，9 个月流片，性能未公布但早期测试显示每瓦性能优，目标 2026 年底前初步部署。
AI公司烧不起Token了！国产Agent杀出，逼近Opus 4.6还免费
Token成AI时代“电力消耗”，企业成本压力大。昆仑万维推出高性能Agent模型SkyClaw - v1.0及轻量版，性能逼近顶流，价格低且限时免费。经实测能力强，其训练体系独特，未来还将开源。
刚刚，「欧洲的DeepSeek」发布Mistral 3系列模型，全线回归Apache 2.0
Mistral AI发布Mistral 3系列开放模型，含Ministral 3和Mistral Large 3，均采用Apache 2.0许可证。该系列模型性价比高，性能出色，还与多方合作。其发布或标志欧洲重返AI竞赛，也是对DeepSeek的追赶。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。