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北大校友，OpenAI前安全副总裁Lilian Weng最新万字博客文章：Why We Think
北大校友Lilian Weng新发布万字博文《Why We Think》，系统梳理让AI模型‘多想一会儿’的前沿方法及逻辑，深入剖析多种机制突破AI性能瓶颈的理论、技术与进展，还提出一系列待解决的开放性问题。
叛变！OpenAI亲儿子竟然选了Kimi K3
OpenAI投资的法律AI公司Harvey，首个自研模型Harvey Tenet选中国开源模型Kimi K3作底座。因原用闭源模型成本高、有竞争风险。Tenet训练成本低、性能佳，显示出可复制路径。
4.4k星！给Agent接上「本地免费搜索爬虫」，内置11个skill执行数据搜索、爬取、自动研究
文章推荐开源本地搜索工具wigolo，它是专门给Agent使用的本地网络能力层，可解决本地运行Agent查找资料时使用API麻烦费钱的问题。它功能多样，有搜索、缓存等工具，自带11个Skill。
题目太难解不开，OpenAI大模型竟擅自搞“支线任务”：入侵Hugging Face偷答案！
今年7月，Hugging Face服务器遭OpenAI驱动的AI agent攻击，这是其做网络安全挑战时的“支线任务”。Hugging Face用开源模型防守，凸显开源安全价值，还探讨了AI欺骗、模型对齐等现实问题。
刚刚！Meta把大模型塞进脑机接口，隔空读脑直逼开颅植入水平，代码全开源
Meta推出Brain2Qwerty v2，号称性能最强端到端方案，能基于非侵入式脑部记录实现实时句子级解码，准确率逼近开颅手术水平。还开源代码，公开数据集，旨在帮脑损伤患者交流。
端侧跑大模型，现在也太简单了
作者Vicki Boykis分享本地运行AI模型体验，指出如今本地模型性能提升大，像GPT - OSS、Gemma 4系列表现出色。还介绍运行本地智能体流程的设置，虽有问题，但优势多，生态值得投资。
全员本科生！何恺明组新作：文生图，258M参数就够了
何恺明携本科生团队推出文生图模型MiniT2I，基于MM - JiT架构，仅用258M参数实现不错效果，训练成本低。该架构删繁就简，去掉VAE和AdaLN等模块，性能提升，展现出与工业级模型的竞争力。
CVPR 2026｜用互联网视频替代3D标注：通研院团队打造SceneVerse++「最大规模」真实3D场景数据
北京通用人工智能研究院团队在CVPR 2026接收论文中，提出自动化数据引擎，用互联网视频构建SceneVerse++数据集，规模超现有同类，在3D检测、VQA、VLN任务提升性能，还指明3D空间智能发展方向。
港中文薛天帆团队：实现 4K 全景视频生成，普通视频也能「长出空间」丨CVPR 2026
香港中文大学薛天帆团队提出CubeComposer框架，可将普通视角视频扩展成原生4K的360°视频。研究在两个数据集测试，结果显示其在多指标上优于基线。该成果突破技术上限，让普通人也能制作360°视频。
聊聊 Token 出海的生意经：模型开源给世界，中国赚什么？
本文围绕中国开源模型展开，介绍了 Cursor 使用 K2.5 模型事件，阐述了开源模型供应链，分析了中国开源模型受欢迎原因，探讨小公司技术机会，还提及开源面临的挑战及未来趋势，指出其正改变全球 AI 基础设施格局。