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MiniMax-M1：全球首个开源超长上下文大模型，超越DeepSeek-R1，推理成本仅1/4
MiniMax-M1是全球首个开源超长上下文大模型，刷新三项记录。它采用混合专家架构，闪电注意力让推理复杂度近乎线性增长。CISPO算法加速训练，成本低。在工业级任务测试表现佳，已开源且方便开发者接入。
谷歌前CEO深度专访：AI、智能体会重塑世界
谷歌前CEO Eric Schmidt在Ted专访中，从AI起点AlphaGo说起，阐述其从大模型到自主决策智能体的发展，还提及算力电力需求增长、监管、开源等问题，虽挑战多，但他对AI重塑世界充满信心。
文档OCR新范式0.84 页/秒，吊打MinerU Qwen2.5VL
MonkeyOCR采用SRR三元组范式，简化多工具管道，避免整页文档处理低效率。与MinerU、Gemini 2.5 Pro等对比，性能表现优，处理速度达0.84页/秒，但对扫描件效果欠佳，架构含多模型，可通过特定地址测试。
这款小众 AI 产品，真让我眼前一亮
AI笔记应用Granola获4300万美元融资，估值达2.5亿美元。它打破传统会议记录模式，发挥人和AI优势。其创始人分享创业和产品理念，探讨产品决策、用户反馈筛选等问题，还谈及旅行对直觉的影响及产品发展方向。
GPT-6 Astra 省 Token & 使用技巧大全
本文原创分享GPT-6 Astra的Token节省与实战使用技巧，通过实测对比不同模型搭配的配额消耗效果，给出排雷指南，还介绍了一款开源工具可将普通ChatGPT网页版爆改成全功能Codex，干货充足实用性强。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
半年4轮融资、总额5亿元！西湖大学教授押注具身智能「GPT时刻」
具身智能通用大脑公司西湖机器人半年完成4轮融资，总额5亿。其由顶尖团队创立，有先发技术优势，落地两项首创底层技术架构，打通技术链路，已拿下近亿元订单，将推动具身智能GPT时刻到来。
Nanbeige4.2-3B：探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。
跨机器、物体与各种任务！RoboScience发布通用具身大模型
RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元，适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成，有强大泛化和操作能力。
ACL 2026｜打破推理同质化！阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。