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这个开源模型的UI审美碉堡了~
当下流行基于大模型生成HTML源码可视化文本内容，网页审美对模型很难。早期用Claude 3.7，后有DeepSeek V3 0324等。Tesslate开源基于Qwen微调的模型，尺寸全，审美佳，想象空间大。
蚂蚁再把医疗AI卷出新高度！蚂蚁·安诊儿医疗大模型开源即SOTA
蚂蚁集团联合多方开源的医疗大模型蚂蚁·安诊儿（AntAngelMed），一经发布就登顶多项医疗基准测试榜单，是迄今参数规模最大的开源医疗模型，应用门槛低，为行业示范出一条清晰路径。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。
断网可用！首款全双工全模态大模型技术报告发布，附一键安装包
面壁智能等联合发布MiniCPM-o 4.5技术报告，它是业界首个端到端全双工全模态大模型，采用Omni - Flow架构。同步推出在线Demo、API、端侧安装包等，低显存GPU即可运行，性能表现优秀，应用潜力大。
前OpenAI科学家&GPT之父：预训练精准数据过滤，极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文，提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片，以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍，且不损通用智能。
对话八位具身智能大咖：模型之争、数据来源与第一性原理｜甲子光年
在11月20日智源具身OpenDay上，甲子光年创始人张一甲与八位具身智能领域核心践行者对话。探讨世界模型、统一架构等问题，指出具身智能虽前景好，但面临数据、模型等困境，各方分享应对策略与决策原则。
大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
ACL 2025 | 清华&港中文提出 MorphMark：全新理论视角破解大模型水印效力与文本质量的两难困境
随着大模型广泛应用，AI 生成内容追溯和版权保护成问题，现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架，动态调强度，在多模型实验中表现优。
大模型低价趋势延续！智象未来姚霆：B端、C端界限模糊，API不够、逼出 “按结果付费”
InfoQ 采访智象未来联合创始人姚霆，探讨多模态大模型发展。他指出深度 Scaling up 收益放缓，广度 Scaling up 有惊喜；2025 年模型价格战倒逼厂商加速，低价趋势 2026 年将延续，商业模式转向“按结果付费”。
训练提速4.6倍！FP4+BF16双轨并行，NVIDIA×港大×MIT联手重新定义扩散模型训练速度上限
NVIDIA、港大、MIT团队提出Sol - RL，采用「FP4先探索、BF16再训练」框架，将扩散模型训练收敛速度最高提至4.64x，在速度与对齐效果间给出工程可行解法。