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最强3B「小钢炮」，代码数据全公开！推理随意开关，128k超长上下文

Hugging Face推出30亿参数模型SmolLM3，支持128k长上下文，训练等全链路开放。它在架构、数据混合策略等多方面优化，性能超Llama3.2 - 3B等，还公开双模式指令模型构建方案。

随着AI生图能力提升，如何让AI进入创作流程成新问题。兔展智能基于UniWorld - Design视觉AI大模型推出RabbitVis，推动视觉AI从图片生成走向可编辑、可交付的创作流程，解决创作流程断点问题。

中国科学院计算技术研究所与上海交通大学团队提出多人物动画生成框架MultiAnimate，引入身份标识与空间关系建模方法，用双人数据训练，能扩展到多人动画生成，优于现有方法。

本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。

文章指出离线数据开发中数据质量建设面临开发与治理分离的困境，如治理滞后、迭代不同步等。DataWorks引入Data Contracts理念，以YAML Spec形式将质量规则嵌入开发流程，还可借助Agent配置规则，未来将多引擎覆盖、降低门槛并融入IDE。

2026 年 2 月 13 日，清华、北大等顶尖机构联合推出的 WorldArena 面向全球开源。这是首个‘功能 + 视觉’统一评测体系，撕开了‘美丽视频’伪装，让评测从‘审美导向’走向‘功能导向’。

上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。

本文是对鹿明CTO丁琰的访谈。丁琰博士最早将UMI落地实践，其数采方案「FastUMI」受青睐。他认为UMI是完整体系，数据会反向影响多方面。还对比多种数采方式，介绍FastUMI改进及Pro版优势。

深势科技推出玻尔·跃迁实验室，解决传统实验室设备割裂、经验依赖、数据离散、部署低效等痛点，围绕计算 - 实验 - 数据 - 计算无缝闭环底层重构，与传统 ELN/LIMS 不同。

上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式，构建AMAZE基准，分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱，扩散式模型更适合视觉规划，CoT效果不稳定等。