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上海AI实验室发布 Intern Lumina U2：全离散扩散建模，让模型既能“看懂”也能“生成”
上海人工智能实验室发布新一代多模态统一模型 Intern Lumina U2，基于全离散扩散建模路线，支持多任务，适配两大硬件生态，在昇腾千卡级集群训练效率提升 1.85 倍，性能优异且将开放资源。
DeepSeek-V3.2-Exp：用稀疏注意力打破长文本效率瓶颈
在NLP领域，处理长文本时传统注意力机制效率低。DeepSeek团队推出DeepSeek-V3.2-Exp模型，引入稀疏注意力机制，在保持性能同时提高长文本处理效率，降低计算复杂度，在多基准测试中表现良好。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
快手提出强化学习创新框架RLEP，突破大模型推理瓶颈
OpenAI等模型用强化学习提升推理能力，但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架，引入经验回放技术，分经验收集和回放训练两阶段，还采用优化策略，提升大模型训练效率和性能。
机器人学会「眼看手摸」！FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」
OpenDriveLab提出的FreeTacMan，将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器，破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”，实现人类“手把手”教机器人“感知”，还通过融合时间感知的触觉预训练，提升机器人策略性能。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。
字节Seed新方法！开源8B代码模型：自己筛数据训练自己，同量级SoTA，还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据，成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己，打造8B参数轻量级开源代码模型，性能超百亿级对手，不过也存在通用和数学能力短板。
斯坦福2026 AI指数报告！中美差距已实质性抹平
斯坦福HAI发布2026年度人工智能指数报告，显示中美在顶级大模型性能上差距已实质性抹平。报告还呈现了AI能力进化、算力格局、智能边界、安全监管、人才流动等多方面情况。
狂涨14.4K star！大三学生开发的Github可视化利器，真吊！
开源君介绍`gitdiagram`，这是结合AI与Web开发栈的开源工具，能将GitHub仓库变成交互式架构图。由大三学生开发，获14.4k星标，微软等企业团队采用，性能佳、使用便捷。
AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型，取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中，准确率远超DINOv2，还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。