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阶跃星辰发布新一代基模 Step 3，原生多模态推理模型，性能达到开源 SOTA
WAIC 2025期间，阶跃星辰上线新一代基础大模型Step 3，7月31日将面向全球开源。还成立“模芯生态创新联盟”，与上海国有资本投资有限公司合作。Step 3性能达开源SOTA，推理效率高，适配多种芯片。
微软等提出「模型链」新范式，与Transformer性能相当，扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展，扩展 Transformer 架构成趋势，但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念，构建模型链学习范式，应用于语言模型得 CoLM 系列，实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
沉寂一个月，openPangu性能飙升8%！华为1B开源模型来了
华为发布专为昇腾端侧硬件打造的openPangu Embedded - 1B模型，仅10亿参数却性能卓越。它运用多阶段训练和优化，在权威基准表现亮眼，V1.1平均分较上月跃升超8%，还介绍了背后技术。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。
SnapMoGen：44 小时动作数据 + 12 万文本注释，文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展，但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述，后者建模更有效，还结合LLM提升适用性，但二者都有局限。
圣路易斯联邦储备银行报告：美国大量人口已使用生成式AI
圣路易斯联邦储备银行报告显示，截至2024年末，美国18至64岁近40%人口用生成式AI，职场23%劳动者每周至少用一次。还对比其与PC、互联网普及情况，分析使用差异及对经济的生产力提升。
3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型，将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段，在多仿真基准和真机实验表现卓越，仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%，真机性能提升32%。
一句话生成“非程序员的 Claude Code 指南”，比 NotebookLM 更好用
2026年，Anthropic公司的Claude Code成热议话题。它因AI Coding火和公司能力强受关注。Anthropic CEO认为初级甚至部分高级开发工作将大多由AI完成。Claude Code不仅适合开发者，也能为普通用户提供多种功能。还能用Google Gemini图文并茂功能一句话生成其学习指南。