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奥特曼「红色警戒」5个月后，GPT Image 2屠榜，断层领先反杀谷歌
被Google按了半年头，OpenAI祭出反杀。GPT Image 2上线12小时登顶Arena文生图榜，领先Nano Banana 2达241分。它是从零重构的通用模型，具备原生思考能力，或改写图像生成赛道规则。
20亿美金苏度科技具身首秀即大招！0真机数据，zero-shot，跑出98%首次抓取成功率
苏度科技发布软硬件全栈自研的机器人系统R1，采用世界模型与强化学习一体化设计，在不使用真机数据的前提下，实现关键任务近100%的Zero-shot成功率。苏度团队通过重新定义数据范式，解决了具身智能发展的核心瓶颈。
测完阿里的Accio Work，我理解了「一人跨国公司」为什么可能
作者体验阿里Accio Work后认为，它作为面向全球中小企业和创业者的企业级Agent，像出厂就懂做生意的团队，能让电商小白从零搭Shopify店，通用Agent难以做到，体现数据和场景壁垒。
AI太难学？清华开源一批「学习虾」，免费的AI私教团来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC，它能将技术文档转化为零门槛学习课堂，还可解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台，OpenMAIC功能强大，应用场景广泛。
破解大模型「无效并行推理」：Parallel-Probe问世，并行推理效率提升35.8%
来自多所高校的研究团队提出 Parallel-Probe，通过 2D Probing 刻画并行推理动态，发现问题后提出控制算法，能降推理延迟 35.8%、总 token 成本 25.8%，还推出 SCOUT 测试床，代码和平台已开源。
刚刚，Anthropic分享了他们在AI Agents评估的最佳实践
Anthropic发布blog《揭秘AI Agents评估》，指出良好评估能助团队信心发布AI智能体，介绍评估结构、构建原因、评估方法、从零到一的路线图，还提到评估需与其他方法配合，全面了解智能体性能。
Meta 系 95 后华人明星团队，创业一年就与高通达成合作，让手机拥有多模态记忆
由华人创业者沈俊潇创办的 Memories.ai 发布 LVMM 2.0 并宣布与高通合作，该模型 2026 年将在高通处理器上原生运行。它解决视频可搜索性问题，应用广泛，能降低延迟、确保数据安全等。
M2模型杀回Coding和Agent领域，MiniMax想要「普惠智能」
如今大模型竞争转向综合比拼，MiniMax 发布并开源 M2 模型，在权威测评跻身全球第一梯队。它定位轻量级，Coding 与 Agentic 能力强，性价比高，还升级 Agent 产品，以技术普惠策略让用户零成本体验。
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。
单GPU搞定高清长视频生成，效率×10！引入Mamba机制突破DiT瓶颈 | 普林斯顿&Meta
普林斯顿大学和Meta联合推出新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，使单张GPU能在分钟级生成高质量视频。它在视频质量上优于DiT，减少FLOPs和延迟，与先进模型相当。