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Issue修复开源No.1！蚂蚁 | 提出代码图模型：CGM，结合GraphRAG架构，领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈，蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构，融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架，还搭配了 GraphRAG 框架，在多个代码任务中表现出色，且相关资源均已开源。
Qwen负责人转发2025宝藏论文，年底重读「视觉领域GPT时刻」
2025年末，Qwen大模型技术负责人林俊旸转发谷歌DeepMind入选ICCV 2025的论文，指出视觉领域“GPT时刻”要来了。研究用实验数据证明，视频模型正跳出任务专属局限，实现一个模型完成多视觉任务，推理过程还能被CoF“演”出来。
小红书开源大模型dots.llm1，初次出手，小有惊艳！国外网友们又炸了……
小红书hi lab团队公布首个开源大模型dots.llm1，这是142B参数的MoE模型，仅14B激活参数就能与Qwen2.5 - 72B打平。它开源力度大，训练效率高，数据处理精细，训练稳定，获国外网友高度关注。
全球唯二、国内首个，阿里万相2.6杀疯！Sora 2瞬间不香了
阿里万相2.6系列模型上线，成为业界功能最丰富的视频模型，是全球唯二、国内首个具备角色扮演功能的模型。其音画一体，能生成15s长视频，指令遵循能力强。还可将提示词转换为多分镜脚本，团队公开了提示词公式。
MoE RL 实战：统一 FP8 全流程训练
SGLang RL 团队等实现 RL 全流程 FP8 训练与采样，消除训推不一致性。介绍 FP8 硬件基础、格式等，分析训练难点，定位 KL Loss 异常源于量化原理，验证其在 MoE 模型 RL 场景优势，指出模型规模与训推不一致的关联。
LLM已能自我更新权重，自适应、知识整合能力大幅提升，AI醒了？
近期，AI自我演进话题研究讨论渐热。OpenAI奥特曼畅想AI自我改进未来，有爆料称其内部运行递归式自我改进AI。MIT论文提出SEAL框架让LLM自我更新权重，引发热议，实验显示其有提升但也有局限。
GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
Kimi K2.5登顶开源第一！15T数据训练秘籍公开，杨植麟剧透K3
Kimi K2.5登上Hugging Face热榜榜首，下载超5.3万。它主打Agent能力，成绩超GPT - 5.2等闭源模型，性价比高。官方技术报告公开其用15T数据训练，还搭载Agent Swarm架构，团队还剧透了Kimi K3。
只要交钱，高中生也能发NeurIPS？港大教授怒批顶会变味
在AI浪潮下，学术研究被商业机构「量产化」，成明码标价的「入学筹码」。港大教授马毅揭露乱象，如Algoverse机构指导团队顶会录用率高，高中生也能发文。付费论文收割家长「焦虑税」，还带来诸多学术问题。
只要强化学习1/10成本！翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技
新智元报道，翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略，能以1/10强化学习成本，结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发，扩展Qwen3团队工作，可在Tinker复现，还能用于个性化和持续学习。