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一个模型装下整个物种树！伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军
加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star，可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板，实现三点升级，在多基准测试表现出色，是强大的全基因组变异解读框架。
无损加速视觉语言模型推理！轻松剪掉视觉冗余Token｜腾讯AI Lab
多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA！不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈，浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架，将分割定义为多步视觉决策过程，实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
连续发布两款万亿参数模型，蚂蚁 AI 来势汹汹
国庆期间大模型行业热闹非凡，各团队产品侧重不同。蚂蚁百灵大模型团队在十天内连续发布并开源两款万亿参数模型 Ling-1T 和 Ring-1T-preview，引发关注。万亿参数模型难训，国内达到此规模的屈指可数。Ling-1T 综合性能出色，应用场景广泛。蚂蚁选择开源，意在构建开放 AGI 生态。
新型开源端到端 AI 语音模型！Voila：195ms 超低延迟引领全双工对话！
Maitrix团队发布开源AI端到端语音模型Voila，以195ms超低延迟及全双工对话受关注。它功能强大，支持多语言，有多种使用方式，适用于多个场景，架构采用模块化设计。
这个开源工具让AI理解你正在操作的任何界面，俩学生辍学开发的产品，功能超多。
Everywhere是两个学生辍学开发的开源交互式AI助手，能感知屏幕内容，在任意界面使用。它功能多、细节优，支持多场景，集成多种AI模型，使用简单，还提供个性化体验。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
海外华人15人团队打造，统一理解与生成的图像模型，超越Nano banana登顶图像编辑
海外AI初创公司Luma发布图像生成模型Uni-1，将「理解」与「生成」统一，在多任务测试中表现优于GPT Image 1.5和Google Nano Banana Pro。它采用独特架构，提升理解能力，由华人团队打造。