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一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大语言模型 OmniVinci，结合架构创新与数据合成流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发争议。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大模型 OmniVinci，结合架构创新与合成数据流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发“假开源”争议。
离GPT-5最近的一次！中国1万亿参数开源巨兽突然爆火
月之暗面发布全新模型Kimi K2 Thinking，自称开源「思考Agent模型」。它参数约1万亿，性能亮眼，碾压GPT - 5等，能连续调200 - 300次工具，已上线并开源API和权重，开发者可试用。
老牌Transformer杀手在ICLR悄然更新：Mamba-3三大改进趋近设计完全体
Transformer架构仍是AI主流，Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审，有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进，实证表现佳，适合多场景。
VAE时代终结？谢赛宁团队「RAE」登场，表征自编码器或成DiT训练新基石
纽约大学谢赛宁团队推出RAE替代VAE，解决了DiT依赖旧版SD - VAE的问题，如架构复杂、潜空间受限等。RAE结合预训练编码器和解码器，还提出DiT^DH变体，实验效果好，网友看好其前景。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
AI花17小时写了篇30页学术论文！自主选题，包含实验，还符合APA格式规范
Virtuous Machines AI系统花17小时、114美元，找288个真人做实验，写了篇30页认知心理学领域学术论文，从选题到成稿全自动化。其架构独特，不过也存在理论误解等小缺点。
刚刚，这家0产品0模型就估值854亿的公司，终于发布了首款产品！
Thinking Machines Lab推出首款产品「Tinker」，这是专为语言模型微调而生的API，让开发者摆脱底层架构束缚，用简单Python代码专注创新。它功能强大，目前免费私测，已获普林斯顿、斯坦福等团队使用。
国产开源大模型：再见9月，你好10月~
9月国产大模型持续开源，涉及DeepSeek、Qwen、百度等。如DeepSeek-V3.1缓解语言问题、优化Agent能力；阿里Qwen系列开源超10个模型；百度Qianfan-VL增强领域能力等。还展望10月新模型开源。
从Transformer到GPT-5，听听OpenAI科学家 Lukasz 的“大模型第一性思考”
2017年《Attention Is All You Need》提出Transformer架构，重塑AI版图。其作者“Transformer八子”中，Lukasz Kaiser加入OpenAI，参与GPT-4、GPT-5等研发。他10月将出席大会分享见解，曾预言多模态等趋势已渐成现实。