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TinyAI ：全栈式轻量级 AI 框架
TinyAI是用Java实现的全栈轻量级AI框架，具有教育友好、模块化等特点。它分层设计，涵盖数学运算、神经网络等模块，支持多种模型架构与并行训练，还有智能体系统，可用于多领域，未来规划丰富。
我MiniMax，用实习生处理数据，照样屠榜开源大模型
MiniMax M2屠榜开源大模型，引发社区热议。它在注意力机制、数据处理、思考模式上另辟蹊径，公开技术细节。M2团队选Full Attention，雇实习生处理数据，提出交错式思维链策略，强调实用性和泛化能力。
视觉语言模型“扫地僧”：360低调开源FG-CLIP2登顶29项全球基准测试 | 甲子光年
两周前，360人工智能研究院低调开源FG - CLIP2，它在29个公开基准测试中超越Google和Meta的模型。该模型实现局部细粒度识别和原生双语对齐，为AI视觉理解设新基准，已服务开发者并在多领域落地。
上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR：首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
上海人工智能实验室提出全新范式SDAR，通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明，SDAR性能与原版AR模型持平或超越，还能加速推理，且已全面开源全系列模型。
刚刚，Kimi开源新架构，开始押注线性注意力
智能体时代推理计算需求成瓶颈，线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构，结合线性与全注意力，性能和硬件效率出色，引发对线性与全注意力发展方向的思考。
世界模型有了开源基座Emu3.5！拿下多模态SOTA，性能超越Nano Banana
北京智源人工智能研究院的悟界·Emu3.5是最新最强的开源原生多模态世界模型，能处理图、文、视频任务，在多项权威基准上性能亮眼，还具备理解长时序等能力，背后有技术创新，且选择开源。
剪映前AI产品负责人创业多模态Agent，做懂上下文的007乙方，成立半月融资数百万美元
剪映前AI产品负责人廖谦创业，成立极致上下文公司，获数百万美元投资。公司首要打造面向营销场景的多模态Agent，中长期搭建AI信息表达系统，他认为当下是创业好时机，且无传统意义上的护城河。
超越英伟达Describe Anything！中科院 & 字节联合提出「GAR」，为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」，为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力，通过引入新组件，兼顾细粒度与全局上下文，在多测试集表现优异，且代码等已开源。
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
快手进军AI编程！“模型+工具+平台”一口气放三个大招
AI编程竞争激烈，快手发布AI编程产品矩阵进军该赛道。其“三位一体”矩阵含顶尖自研模型、智能开发工具和MaaS平台，KAT - Coder - Air轻量版免费。各产品亮点多，助力构建AI编程新生态。