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BigQuery 新功能：SQL 直调 17 万 + AI 模型，3800 万行数据处理成本仅 2 美元
Google为BigQuery推出面向开源模型的第三方生成式AI推理功能，允许数据团队用SQL语句部署运行Hugging Face或Vertex AI Model Garden的模型，消除对独立ML基础设施的需求，解决数据团队痛点。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。
一张3090就能跑！全栈国产模型，把AI办公搬到企业本地
本文介绍中国电信AI推出的全栈国产化轻量级代码智能体大模型Xing4.0-29B-A4B，该模型适配国产算力，4bit量化后单张RTX 3090即可本地部署，瞄准企业数据不出域的AI办公需求，现已开源上线。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。
最大游戏up主也玩本地AI？让笔记本都能跑大模型的Parallax来了
11月3日，知名游戏博主PewDiePie展示自建本地AI系统，引发全网轰动。本地AI有隐私、性能等优势。Parallax是开源AI项目，挑战“AI必须上云”逻辑，支持异构设备组网和多模型，性能优。
Nature Machine Intelligence｜不只是「像大脑」，人脑信号还能直接引导语言模型进行鲁棒推理
本文介绍发表于Nature Machine Intelligence的最新研究，系统探究语言模型与人脑推理表征的对应关系，验证人脑信号可引导提升语言模型推理鲁棒性，为脑启发AI提供了新研究路径。
103K「硬核」题，让大模型突破数学推理瓶颈
现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈，腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染，让DeepMath系列模型达SOTA，还能实现推理泛化。
刚刚，MiniMax新模型接管「音乐圈」！20秒出歌Cover全风格
4月10日，MiniMax带来重磅更新，上线Music 2.6模型并发布专属Music Skills，核心新功能Cover翻唱可自由进行风格置换。Music 2.6在速度、音乐性和音质上改进明显，还开放三个Music Skills套件。
LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。