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仅2G内存可跑，刚刚，谷歌开源Gemma 3n，端侧原生多模态！
谷歌全面发布Gemma 3n，将多模态AI功能带入边缘设备并在Hugging Face开源。它原生支持多模态输入输出，针对设备端优化，内存占用低，采用开创性架构，Gemma系列质量也不断突破。
大模型终于通关《宝可梦蓝》！网友：Gemini 2.5 Pro酷爆了
Gemini 2.5 Pro在直播中通关《宝可梦蓝》，谷歌CEO官宣。文中介绍其通关过程、玩游戏基本步骤，还探讨宝可梦对大模型的挑战，谷歌将继续探索，网友提议用通关宝可梦测试大模型 。
AI的七窍打通了！谷歌发布Gemini Embedding 2原生多模态嵌入模型
谷歌发布Gemini Embedding 2新型基础架构，将文字、图像等数据整合到统一维度，终结旧工作流。该系统赋予机器五维感知，建立跨媒介沟通语言，提升运行效率，在多场景有应用潜力。
Gemini CLI 重磅更新：现已支持音视频处理，并带来多项体验升级
Gemini CLI 迎来重磅更新，带来多项改进。新增音视频输入（暂未正式开启）、增强 Markdown 功能，集成 VSCodium 和 Neovim，技术栈升级至 Ink 6 和 React 19，还有主题更新、隐私管理等优化。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
实测爆火的阶跃星辰Step 3，性能SOTA，开源多模态推理之王
在 WAIC 2025 前一天，阶跃星辰推出新一代基座模型 Step 3，它是开源 VLM 新晋之王，性能超同类别开源模型，与顶尖闭源 VLM 也有一战之力。该模型具备多开好省特点，还展示了宏大技术生态与商业化布局。
Thinking Machines 发布第二篇博文：用模块化流形让训练更加稳定高效
Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章，提出模块化流形理论框架，通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题，提出流形Muon优化器，还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。
多模态卷王阶跃星辰Step 3登场，推理效率可达DeepSeek-R1 300%
新一代多模态推理基模Step 3登场，它采用原创MFA架构，具“多开好省”亮点，推理效率高、性价比优。7月31日将开源，能适配各芯片，还发起“模芯生态创新联盟”推动应用落地。
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。
开源2天斩获3K标星！开源TTS新星Chatterbox盲测击败ElevenLabs！
文本转语音（TTS）技术发展快，但达顶尖水平仍有挑战。开源TTS新星Chatterbox，开源2天冲上GitHub热榜，星标超3K。它功能亮点多，安装简单，适用于多种场景，性能超ElevenLabs。