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LeCun的世界模型单GPU就能跑了
LeCun世界模型有新进展，开源极简训练方案LeWorldModel，单GPU就能跑，基于JEPA架构，速度快、参数小、控制强且懂物理，完胜此前JEPA方法，训练更简单。
ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。
阿里 Qwen 又双叒发模型，继基础、编程模型后，最强推理模型 Qwen3 Thinking 登场，击败Gemini 、R1？
阿里通义千问发布最强推理模型 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507，逻辑、通用技能等能力更强，原生支持 256K 上下文。此前已发布基础和编程模型，Qwen API 在 OpenRouter 表现佳，受社区关注。
哔哩哔哩献给二次元世界的礼物—AniSora，目前最强大的开源动漫视频生成模型
动画视频生成评估挑战大，现有模型处理动画视频力不从心。哔哩哔哩推出AniSora综合系统，支持一键生成多种动漫风格视频镜头，在角色和动作表现上出色，在多维度超越当前先进模型。
端到端语音模型：从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑，涵盖识别、合成等方面；阐述端到端语音模型构建，涉及表征、架构、训推和任务；还提及模型评估方法。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。
聊聊 Token 出海的生意经：模型开源给世界，中国赚什么？
本文围绕中国开源模型展开，介绍了 Cursor 使用 K2.5 模型事件，阐述了开源模型供应链，分析了中国开源模型受欢迎原因，探讨小公司技术机会，还提及开源面临的挑战及未来趋势，指出其正改变全球 AI 基础设施格局。
英伟达Jim Fan：「世界建模」是新一代预训练范式
英伟达机器人主管Jim Fan判断，继“下一个词预测”后，世界建模将成新预训练范式，2026年大世界模型将为多模态AI奠基。他还讨论世界模型定义、应用，展望新推理形式，业内人士也各抒己见。