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指导Harness的越多，收益反而越差
Thinking Machines Lab的《Interaction Models》指出，当下产品形态中，指导harness越多收益越差。问题在协作带宽，提出把“会交互”练进模型本体，介绍了从零训练的interaction model及架构，还指出现有交互评测不足。
社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生，多模态多语言向量模型
Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4，参数38亿，能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现，在多基准测试中展现顶尖性能，支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。
vivo突破手机AI部署难题，绕开MoE架构限制，骁龙8 Elite流畅运行｜ICCV 2025
在AI多模态时代，‘让大模型上手机’成焦点。现有MLLM在手机端部署有难题，vivo AI研究院等团队提出GenieBlue方案，绕开MoE架构限制，在骁龙8 Elite芯片手机流畅运行，保持语言性能同时实现多模态表现。
MIDAS：快手可灵发布实时交互式数字人生成框架
近年来交互式数字人视频生成受关注，但实时处理多模态输入有挑战。快手可灵团队提出MIDAS框架，基于LLM驱动的自回归模型，结合轻量级扩散头，实现低延迟、交互式多模态控制，还构建大规模数据集等。
翁荔创业大模型首秀！告别“120亿美元估值0模型”
Thinking Machines Lab发布首个模型TML - Interaction - Small，联合创始人翁荔演示。该模型让实时交互成原生能力，响应延迟比GPT - realtime - 2.0快4倍，解决了多数AI“回合制”问题，还介绍了实现机制和公司过往情况。
The Batch: 944 | Llama 之后的时代
Meta发布首个AI模型Muse Spark，是多模态推理模型，在部分健康和多模态测试领先，编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少，该模型基准测试有竞争力，但其从开放转向封闭引开发者担忧。
具身智能体不再失忆！智源新记忆系统让机器人秒变熟人，支持终身记忆
智源研究院等联合提出全新终身记忆系统RoboBrain-Memory，是全球首个为全双工、全模态模型设计的系统。它能解决具身智能体交互问题，实现类人长期个性化交互，在多方面表现优异，有广泛应用前景。
谷歌痛失王座？港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源，超强P图暴击Nano Banana
港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，该模型基于FLUX Kontext，能处理多参考图像，在多模态编辑与生成上表现出色，超越谷歌Nano Banana等模型，还构建了新测试集与数据构建范式。
Agent 框架协议“三部曲”：MCP、A2A、AG-UI
文章介绍Agent框架的三个主流协议。MCP解决AI Agent和外部工具交互问题，获三大巨头支持；A2A促进独立Agent间通信，但MAS系统不成熟致其未普及；AG-UI解决AI Agent与前端应用交互标准化问题。
TEN VAD 开源：低延迟、高准确率，提升「语音 Agent」上限就靠它!
TEN-VAD是专为实时流式语音场景优化的开源模型，能解决语音交互中常见问题。它轻量级、跨平台、高性能、低延迟，获大佬背书，在多场景是必选组件，是语音交互里易被忽略却难替代的一环。