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中国大模型如何破圈？开源不能太“独角戏”，也不是“上传 GitHub 就完事儿”
InfoQ 专访 Linux 基金会 Mark Collier，他分享对 AI 时代开源看法。指出开源是协作哲学，AI 开源与传统不同，倡导开放数据，认为商业限制不利生态，还谈及 Agent 与中国大模型开源等问题。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
颜水成领衔，给AI分段位！超100款多模态模型，无人达到L5
十所顶尖高校联合发布General - Level评估框架和General - Bench基准数据集，用五级分类制明确多模态通才模型能力标准。评估超100款模型，发现多数在L2 - L3，无L5模型，揭示当前模型不足。
上海AI实验室发布 Intern Lumina U2：全离散扩散建模，让模型既能“看懂”也能“生成”
上海人工智能实验室发布新一代多模态统一模型 Intern Lumina U2，基于全离散扩散建模路线，支持多任务，适配两大硬件生态，在昇腾千卡级集群训练效率提升 1.85 倍，性能优异且将开放资源。
60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。
华为盘古大模型:被芯片牵制的“千古”模型
华为盘古大模型团队员工自曝内幕，称其受芯片限制，早期算力有限、训练困难。还指出内部存在造假、套壳等问题，如135B V2套壳Qwen 1.5 110B，pangu pro moe 72B套壳qwen 2.5的14b等，导致人才流失。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
32B 稠密模型推理能力超越 R1？中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年，国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1，与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力，探索小体量实现大能力路径。
神秘霸榜模型现真身：小米MiMo-V2 Pro，国内首个万亿参数+1M上下文，为Agent而生！
小米全新一代面向 Agent 的大模型家族官宣，包括 MiMo-V2-Pro Preview、MiMo-V2-Omni 和 MiMo-V2-TTS。MiMo-V2-Pro 性能优异，在多场景实测表现出色，技术有创新，API 开放且定价低，已融入小米多业务与生态。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻？字节世界模型新作，仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”，无需依赖语言模型，仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务，成功率远超主流模型，代码与模型已开源。