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Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM，在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，支持 29 种语言，能高效处理问答等任务，对硬件需求低。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
每天上线一个新系统，这款腾讯自用低代码有什么不同
腾讯自用低代码平台无极，平均每天上线1.2个新系统，用户覆盖1/3员工。它去模板化，从数据结构设计开始，数据推导UI，有灵活编辑器，支持渐进式开发，具备集成性和开放性，还有AI赋能。
ICLR 2026惊现SAM 3，分割一切的下一步：让模型理解「概念」
9月12日，匿名论文‘SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS’登陆ICLR 2026，外界猜测出自Meta。SAM 3定义了可提示概念分割任务，性能比之前系统提升至少2倍，在多基准测试获SOTA成绩，但也有人质疑是旧概念包装。
开源仅一周，鹅厂文生图大模型强势登顶，击败谷歌Nano-Banana
腾讯混元团队开源的原生多模态生图模型混元图像 3.0，开源仅一周就在国际权威评测榜单 LMArena 上超越谷歌 Nano - Banana 等，位列文生图综合和开源榜单第一。实测表现出色，技术上也有诸多创新。
一个大脑，多种本体：江行智能详解物理AI工业落地的系统解法
在2026世界机器人大会具身智能商业落地论坛上，江行智能CEO庞海天演讲指出，物理AI落地受算力约束，中国工业物理AI靠工程效率。江行提出‘一脑多体’架构，产品适配多场景，真实场站成果佳。
Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。
用最简单的大模型技术打造一个迁云专家有多难？
文章探讨在云迁移领域用大模型技术“复制”专家80%核心能力。分析标准化方案不足及简单RAG局限，介绍“LX0.1”AI专家助手构建，还提及分层评测、人机协同等优化，最后展望AI在云迁移的未来方向。
复盘 ChatGPT：7 亿周活的 ToC 产品，如何在模型之外做增长？
Lenny播客邀请OpenAI的ChatGPT负责人Nick Turley对谈，他分享了ChatGPT从内部项目成长为7亿周活产品的过程，包括产品开发、增长、定价决策等，还阐述了成功原因、增长方法等，为AI创业者带来启发。