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1美元时薪？这才是打工人的「梦中情模」
Anthropic 的 Opus 4.6 好用但贵，MiniMax 推出 M2.5 与之抗衡。M2.5 在多方面表现卓越，参数量小，成本低，推理速度快，还经实测能成打工人得力助手，其背后有独特训练体系。
AI也能换岗了！Anthropic教智能体交接班，不怕长任务断片
Anthropic设计出长时智能体运行框架，让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构，结合环境管理方法，提升全栈Web应用开发稳定性，但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。
英伟达新架构引爆全模态大模型革命，9B模型开源下载即破万
英伟达推出全模态大模型OmniVinci并开源，其90亿参数规模性能超同级别甚至更高级别模型，训练数据效率是对手6倍，能精准解析视频和音频，在多模态应用场景中表现卓越，下载量破万。
Qwen拿半成品刷下AIME'25满分，给别人留点面子吧……
开源之王Qwen的Qwen3“超大杯”推理版虽为早期预览版，仍在训练中，但已在AIME 25和HMMT25达100%准确率，超GPT - 5系列。该预览版可在Qwen Chat免费试用，API已上线阿里云。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。
16岁创业，22岁做成百亿独角兽！3位高中同学帮大厂训AI年入1亿美金
Meta豪掷143亿收购Scale AI，其CEO加盟Meta。这一并购让Mercor创始人Brendan Foody看到机会，认为Scale AI失去中立性，大厂或不再合作。Mercor为AI实验室提供训练人员，年入1亿美金，估值达百亿。
大模型再爆弱点！旧记忆忘不掉，新记忆分不出，准确率暴降 | ICML'25
弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM，测试大语言模型（LLM）上下文检索能力。结果显示，随干扰增加，模型准确率对数下降至零，提示工程效果有限，需调整模型架构或训练范式。
DreamArt！只需一张图，生成可动的可交互物体
生成可动物体是具身智能等领域关键挑战，现有方法有局限。北大团队提出DreamArt框架，从单张图像生成可交互可动物体，经三阶段流程，表现优于基线方法，不过也存在生成不符物理规律等问题。
想知道你的LLM API被过度收费了吗？隐藏的Tokens终于可以被审计了
马里兰大学CASE Lab团队研究商业不透明大模型服务（COLS），定义其风险，提出三层审计蓝图。还推出验证框架CoIn，能高效识别token数量膨胀，有可定制性且审计开销低，为构建信任提供技术支撑。
腾讯混元 TurboS 技术报告首次全公开：560B 参数混合 Mamba 架构，自适应长短链融合
日前腾讯混元 TurboS 技术报告全公开。它是超大型 Hybrid Transformer - Mamba 架构 MoE 模型，有自适应长短思维链机制，总参 560B。在多榜单成绩亮眼，多语种和多任务处理能力强，还介绍了核心创新、训练策略等。