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离谱……面壁让 AI 写了个训练框架，然后它自己训出了最强的 1B 模型：MiniCPM5-1B
面壁发布 1B 参数量级最强端侧文本大模型 MiniCPM5 - 1B，其 Base Model 由 AI 编写的训练框架 ForgeTrain 训出，速度超英伟达 Megatron 10%。该模型性能出色，部署门槛低，数据治理方案对应数据集也已开源。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
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。
企业落地 NL2SQL，需要的是 AI-ready data 和 小模型
当NL2SQL从Demo走向生产，关键是‘更干净的数据底座 + 更小的专用模型 + 更可控的工程化流程’。文章指出先数据后模型，小模型足够用且落地成本低，评估要换维度，还介绍了工程化路径等内容。
7个月翻一番！AI agent能力飙升，METR报告揭示指数级进化规律
非营利研究机构METR报告显示，Agent能力每7个月翻一番，这在9项基准测试中得到验证，任务涉及编程、数学等领域，大模型正迈向高度自动化，且Agent性能提升快，未来处理复杂任务能力或更强。
Kimi新出的Agent集群，到底有多恐怖？
Kimi发布K2.5模型及Agent集群功能，将国产AI推向“组织智能”新高度。K2.5全能且开源，多项评测优于GPT - 5.2 - xhigh且成本低。Agent集群可按需协调子Agent，实现“角色涌现”与“3D编排”。
WAIC现场最“聪明”展台！AI眼睛耳朵能力全打开了
WAIC现场，声网展台被观众挤爆，其新奇“AI玩具”都能与玩家流畅对话。声网对话式AI引擎全新升级，新增选择性注意力锁定、视觉理解能力，能与主流数字人方案集成，还可接入大模型，价格低。它已在多领域落地。
AI终点不是算法，而是业务成果 | 云徙科技@MEET2026
大模型时代，基础模型参数规模不断增大，但企业核心业务中AI真实渗透率低。云徙科技执行总裁毛健认为，AI终点是业务成果，应是‘运营×AI’，还指出AI跃迁为业务主体面临四重鸿沟，云徙科技提出破局方法并分享落地案例。
vivo发布端侧多模态模型，只有3B可理解GUI界面，20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B，融合文本与图文能力，支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色，参数量小，训练和推理成本低，有精巧结构、高效策略，还有高质量数据和高性能平台支撑。
Qwen3-Next全新架构，32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加，为应对成本和部署挑战，Qwen3 - Next有突破性架构创新，解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等，MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。