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港科广等发布首个医学世界模型！精准模拟肿瘤演化，规划治疗方案

医学世界模型（MeWM）是创新AI系统，能模拟疾病演变、预测肿瘤变化，助医生术前评估治疗效果、优化方案。港科广等团队提出该模型，有肿瘤演变模拟等三核心贡献，在多方面实验表现佳。

MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。

文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集，再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型，还给出实战路线图和代码示例。

近年来，RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价，Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩，引入强化学习选关键段落，实现高达30.85倍的TTFT加速，且无需改模型结构，实用性强。

大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。

华为揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程，通过“昇腾+Pangu Ultra MoE”实现国产算力与模型自主可控训练闭环，从集群利用率、单节点算力、后训练技术三方面突破，实现大模型高效训练。

阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2，将光影、色彩、镜头语言装进模型，支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型，推理省计算资源，性能超主流模型，获国外网友盛赞。

在多模态大模型发展中，多教师知识蒸馏成提升性能关键，但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架，将模型间“漂移”转化为动态负约束，解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题，工作被 ICML 2026 接收。

生成式世界模型用于机器人控制备受争议，因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM，解决推理延迟和时空分辨率错配问题，在任务成功率和推理速度上领先，还需系统协同推进落地。

Thinking Machines推出交互模型TML - Interaction - Small，可实时接收多模态输入并响应，性能超现有实时系统。该模型未开放，计划先有限预览再广泛发布，若开放将为企业带来巨大价值。