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通用的dLLM开发框架，让BERT掌握扩散式对话
扩散式语言模型（DLM）因缺乏易用框架和训练成本高受限。伯克利与UIUC团队基于dLLM框架，让BERT学会对话，证明‘离散扩散 + 轻量级指令微调’可赋予BERT强生成能力，还开源全流程代码。
5小时通关《原神》主线！Lumine：AI玩家正式登场
Lumine能像人类一样理解游戏画面、推理并操作，以接近人类效率5小时通关《原神》蒙德主线，还能零训练玩《鸣潮》等。它是开放式研发方案，靠少量数据和显卡让模型成强大智能体。
OpenAI推出GPT-5.1小小小小更新！！！
OpenAI推出GPT-5.1，本周向用户陆续推送，付费用户先行。它有两大核心模型，在遵循指令、推理回复及聊天体验上更佳。还有AMA问答活动披露更多细节，此外官方让自定义ChatGPT风格更易。
自回归科学基座模型 BigBang-Proton，提出实现 AGI 的新路线
超对称公司发布自回归科学基座模型 BigBang - Proton，挑战主流 AGI 技术路线。它实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理，有三项创新，在多专业任务表现出色，还提出宇宙尺度压缩构想。
告别盲目卷参数！科大讯飞1024亮出底牌：all in“更懂你”
在模型能力趋同当下，科大讯飞在1024开发者节提出让AI“更懂你”。展示多模态超拟人“小飞老师”和「百变声音复刻」功能，发布星火X1.5大模型，还推出多领域软硬件产品，赋能多行业。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
刚刚，Kimi开源新架构，开始押注线性注意力
智能体时代推理计算需求成瓶颈，线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构，结合线性与全注意力，性能和硬件效率出色，引发对线性与全注意力发展方向的思考。
刷新SOTA高出19.05分！英伟达开源OmniVinci全模态理解模型，只用1/6的数据，实现全方位超越
英伟达研究团队发布OmniVinci研究，该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据，在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
快手Klear团队提出CE-GPPO：通过梯度保留协调熵，解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO，以「熵」为核心，提出梯度保留策略，重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度，实现策略熵的精细调控，解决强化学习中熵不稳定问题。