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EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark：中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准，直击语音对话模型软肋！
近年来语音对话模型受关注，但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集，评估模型应对复杂对话的能力，结果揭示性能瓶颈，为模型优化提供参考，代码和数据已开源。
刚刚，Kimi K3开源！3万亿模型权重全球开放
2026年7月27日，Moonshot AI开源全球首个3万亿参数级模型Kimi K3。它不仅参数量大，还在多领域表现出色，能与顶尖闭源模型媲美。其架构创新、训练独特、推理成本低，有望改变全球大模型格局。
最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型（DINOv3），评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度，DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。
MiniMax M2 发布即爆，拿下开源模型第一名
10月27日，MiniMax发布新一代文本大模型M2及由其驱动的MiniMax Agent。M2是专家混合模型，参数达230B但激活仅10B。它在开源模型评测中夺冠，能低成本、高速度支撑工作流，开发者评价高。
忘掉大模型，微软实证：小模型才是Agentic AI的未来！
过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’，表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。
拒绝不必要Think：微软&北大提出第一种自适应大型混合推理模型
大型推理模型冗长思考开销大，微软研究院和北大提出大型混合推理模型（LHRMs），它能依查询上下文决定是否思考。介绍了两阶段训练流程、评估指标，实验显示其超越现有模型且效率高。
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己，通过部署时学习进化，不动模型参数，将经验写进技能库。经测试，在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升，与OpenClaw等定位不同，有多种部署方式，不绑定模型。
Ilya新模型要来了？投资人爆料：今年最重要的发布！
a16z合伙人Martin Casado预告今年最重要的模型发布，线索指向Ilya Sutskever的新模型。SSI成立两年低调发展，获巨额融资，7月与英伟达合作。持续学习是焦点，但相关能力信息有限。
给大模型装上「思维分段引擎」：浙大InftyThink解锁无限深度推理
如今大模型长上下文推理面临计算成本高、推理易中断问题。浙大联合北大团队提出InftyThink新范式，将传统推理拆成短片段并总结，突破推理长度限制，在多基座模型实验中表现优异。
华人主导谷歌SLED，论文登顶会！一键让模型学会自救
大模型常「瞎编」，传统修复代价高。谷歌在NeurIPS 2024提出SLED方法，不依赖外部知识和额外微调，将各层预测纳入考量，减少模型幻觉。实验显示，SLED能显著提升模型准确率。