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阿里通义发布并行计算新策略：1.6B等效4.4B，内存消耗骤降95%
阿里通义团队提出PARSCALE并行计算新策略，受CFG双路径推理机制启发，将并行思想扩展到训练和推理全流程。能让1.6B模型性能接近4.4B模型，内存占用大降，还可用于现有模型，无需从头训练。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。
大语言模型逻辑评估
现有归因问答评估方法有‘归因短视’问题，研究团队提出 LOGICSCORE 框架，从三维度量化推理质量。在多数据集测试多款 LLM，发现专有、开源模型等存在不同逻辑问题，还分析典型逻辑错误。
阿里开源Qwen3-Coder-Next，80B参数仅激活3B的MoE顶尖编程助手
阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next，总参数量800亿但仅激活30亿参数，在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏，模型训练分阶段，多领域专家模型能力整合，基准测试性能强劲。
离职特斯拉“隐身”14个月，杨硕创业终于亮牌：重新定义机器人训练范式
杨硕从特斯拉擎天柱团队离职创业一年多后，妙动科技团队带来新论文《DiT4DiT: Jointly Modeling Video Dynamics and Actions for Generalizable Robot Control》。该团队用视频训练机器人动作，提出DiT4DiT模型，解决VLA模型不懂物理问题，在人形机器人上有新突破。
LeCun离职前的吐槽太猛了
年底将离开Meta的LeCun在播客直言，不看好大语言模型通往AGI，也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型，认为其与LLM本质不同，还回顾AI学习史引出JEPA架构。
扩散语言模型九倍推理加速！上海交大：KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。
宇树：开源机器人世界大模型！
宇树开源世界模型 - 动作架构UnifoLM - WMA - 0，它属UnifoLM系列，适配多机器人本体。真机部署表现出色，预测与实际操作吻合。官方介绍训练策略，代码开源后GitHub获100 + Star。
黄仁勋2026大模型座上宾：杨植麟
在英伟达2026年GTC大会嘉宾中，杨植麟是唯一来自独立大模型创业公司的代表。过往黄仁勋邀人有“风口预言术”，此次选杨植麟，或因他搞出K2.5、死磕推理效率，能给英伟达讲新故事。
揭秘大模型Steering：从底层机理到系统评估，全面破解大模型行为控制之谜
近期《Science》研究表明可解析AI内部表征实现通用引导与监控。浙大联合阿里两篇ACL 2026主会论文，揭示Steering工作原理与能力边界，还开源一站式框架EasyEdit2，全面展示了Steering价值。