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Meta 143亿挖角后首个作品来了：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞
沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，Meta还披露技术实现细节。不过闭源引争议，且模型在长时程智能体等方面有短板。
Qwen-Scope：看穿大模型的“小心思”
Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块，通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型，应用于推理、数据、训练、评估等场景，可前往Huggingface或魔搭体验。
国产开源大模型：再见9月，你好10月~
9月国产大模型持续开源，涉及DeepSeek、Qwen、百度等。如DeepSeek-V3.1缓解语言问题、优化Agent能力；阿里Qwen系列开源超10个模型；百度Qianfan-VL增强领域能力等。还展望10月新模型开源。
Claude 小升级就赢了OpenAI 9年“开源神作”？高强度推理直接歇菜、幻觉率高达50%，写作还被Kimi 2吊锤？
OpenAI发布首个开源语言模型系列gpt - oss，包括gpt - oss - 120b和gpt - oss - 20b，可在Hugging Face下载。同期谷歌Deepmind推Genie 3，Anthropic放出Claude Opus 4.1。Claude Opus 4.1编程性能提升，实测编码能力强于gpt - oss。gpt - oss虽有亮点，但幻觉率高、实测效果不佳。
GPT-5内测抢先公布：日常推理首次击败人类，编程数学科学问题能力都很强
疑似GPT - 5发布预告刚出，内测体验抢先释出。网友实测其推理能力首超人类，编程、数学等能力也出色，虽提升或没GPT - 3到GPT - 4明显，但市场竞争激烈，8月8日凌晨OpenAI发布或为GPT - 5。
非Transformer架构的新突破，液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型，而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型，仅需900MB内存就能在端侧运行，性能优于Transformer架构模型，还降低了死循环生成比例。
不堆参数堆架构，这个8B开源模型把图像理解和生成统一了
商汤开源全新架构的理解生成统一模型SenseNova-U1，虽小尺寸版仅8B参数，却能复刻GPT - Image - 2的不少绝活，在多项指标上登顶开源模型榜首，推理速度逼近主流商用闭源模型。它具备连续性图文创作等能力，底层是NEO - unify架构。
多模态大模型不会画辅助线？最新评估得分：o3仅25.8%，远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
720美元套出A社死藏的Opus原始思维链，还是Haiku泄露的，GPT/Gemini也中招
研究人员发现，将大模型返回的加密推理块扔给同厂小模型让其复述，就能破解大模型隐藏的思维链。如Anthropic、OpenAI、Google的模型均中招，还会带来隐私、安全等风险，虽已打补丁，但仍有难题。
DeepMind大佬最新暴论：单体大模型穷途末路，未来买的不是模型，是"智能路由"
DeepMind研究员Andrew Trask认为，因Scaling Law对资源需求攀升，AI将成协议而非程序。组合不同厂商模型有优势，当主流榜单同等评分时变革加速，之后人们将买“智能本身”。