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强化学习之父Richard Sutton：人类数据耗尽，AI正在进入“经验时代”！
强化学习之父Richard Sutton在演讲中指出，人类数据耗尽，AI正进入“经验时代”，真正的AI要从与世界互动的“经验”中获取数据。他还认为创造超级智能体是好事，人类和AI繁荣应基于“去中心化合作”。
Meta重返开源！30B本地Agent塞进24GB显存，LeCun火速力挺
Meta重返开源，推出开源模型Muse Glimmer，参数30B，经量化后一块24GB消费级显卡就能跑通，拥有完整Agent能力。Meta还预告Muse Spark 1.2开放权重版本将发布，扎克伯格称会恢复发布部分开放模型。
语音界Sora！微软刚开源新模型，一次生成90分钟语音、3200倍压缩率
今天凌晨微软研究院开源创新音频模型VibeVoice - 1.5B，有诸多技术突破，如可合成90分钟语音、支持4名发言人、3200倍音频压缩等，还首创双tokenizer协同架构。未来微软还会开源更大参数模型。
Ray异构融合底座重构数据管道：架构演进与万卡落地实践
文章指出大模型发展下，传统大数据引擎在多模态数据处理局限性凸显。腾讯基于Ray构建新一代数据管道，介绍了云原生调度与计算范式融合架构，详述容错、资源利用等方面优化实践，展示了重构收益。
龙虾冲浪终于不迷路了！网页智能体新框架Avenir-Web开源即SOTA
伦敦大学学院等团队推出开源框架Avenir - Web，解决现有Web Agent在复杂网页操作中的难题。它采用模块化设计，包含经验模仿规划等模块，在ONLINE - MIND2WEB测试中表现出色，已开源供开发者探索。
MIT发布自适应语言模型！新任务，自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL，让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示，其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1，在少样本学习和知识整合任务表现优异。
专为“超大模型而生”，新一代训练引擎 XTuner V1 开源！
9月8日，上海AI实验室开源书生大模型新一代训练引擎XTuner V1。它能应对复杂训练场景、速度更快，尤其在超大规模稀疏混合专家（MoE）模型训练中优势显著。还将一并开源AIOps工具DeepTrace与ClusterX。
英伟达全新开源模型：三倍吞吐、单卡可跑，还拿下推理SOTA
英伟达推出专为复杂推理和agnet任务打造的开源模型Llama Nemotron Super v1.5，实现SOTA表现，吞吐量提至前代3倍，可单卡高效运行。它采用NAS优化架构，经多数据集训练，现已开源。
扣子开源全家桶，Apache 2.0加持，AI Agent又一次卷到起飞
7月26日，新一代AI Agent开发平台扣子（Coze）宣布开源零代码开发平台（Coze Studio）和调试工具扣子罗盘（Coze Loop）。二者结合已开源的Eino框架，为开发者提供全栈可用、可复用的开发工具，还采用宽松的Apache 2.0协议。
蚂蚁VLDB最佳论文：用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据
蚂蚁集团论文《OmniTable: A Unified Wide-Table System for Petabyte-Scale LLM Data Curation and Exploration》获VLDB工业赛道最佳论文。其研发的OmniTable系统能管理超35PB、3050亿条以上训练数据，解决数据准备难题，如在SFT任务中大幅缩短周期。