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刚刚，阿里旗舰模型Qwen3-Max-Thinking发布，编程能力“踢馆”Gemini与Claude
阿里发布旗舰模型Qwen3-Max-Thinking，总参数超1万亿，在多项权威基准测试中表现优异，可与顶级闭源模型竞争。千问团队为其引入两项核心创新，提升推理性能，该模型已可免费体验。
年底，国产开源LLM又迎来一波大爆发：Qwen、美团、智谱、腾讯、百川
年底国产开源LLM大爆发，抱抱脸热榜Top10占一半。介绍了Qwen3 - TTS、LongCat - Flash - Thinking - 2601等多个模型，各有亮点，如Qwen3 - TTS覆盖多语种，LongCat支持重思考模式。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型，提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解，传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务，二者结合用于半导体晶圆厂生产，可实时发现问题、预测故障，降低成本，为制造打开新大门。
当500个AI 被放进一个社交平台自由行动，会发生什么？
阿姆斯特丹大学研究人员将500个GPT - 4o mini聊天机器人放入极简社交平台实验，发现其复现人类社交媒体三大顽疾，六种干预措施全部失效，问题源于平台架构本身。
OpenAI官方GPT-5 提示词泄露：这套“反向Prompt”技巧，让模型听话得像条狗。
GPT5提示词被破解，结合官方《GPT - 5 Prompting Guide》有不少技巧。如Metaprompting让GPT - 5优化Prompt，指导AI编码可明确知识、培养自信等，还有控制AI主动性的方法。
科学能力太强，这个多模态推理「六边形战士」被严重低估！Intern-S1开源登顶
7月26日，上海AI实验室发布并开源「书生」科学多模态大模型Intern-S1，其多模态能力全球开源第一，文本能力比肩一流，科学能力国际领先。它开创「通专融合」新范式，重构科研生产力，引发国际关注。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
PolyVivid实现多主体视频定制，身份一致性超越现有模型
现有视频生成模型在多主体定制中难保持身份一致与自然交互，上交和腾讯提出PolyVivid框架解决此问题。它在多方面优于现有方法，还介绍技术原理、演示效果，证明其在多领域有实用价值。
Yann LeCun 炮轰 Anthropic CEO！这人“既要又要”：要么太自大、要么不诚实
向来直言不讳的 Yann LeCun 将‘大炮’轰向了 Anthropic CEO Dario Amodei。Yann 认为 Amodei 作为‘AI 末日论者’却研究 AGI，要么学术不诚实，要么有优越感。而 Amodei 反对《HR1》法案，既肯定 AI 前景，也指出其社会风险。
训练MoE足足提速70%！华为只用了3招
Scaling Law下，MoE成扩展模型能力法宝，但训练难题凸显。华为构建Adaptive Pipe & EDPB优化方案，还打造DeployMind仿真平台，解决了MoE训练中通信等待、负载不均等问题，使训练吞吐提升72.6%。