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Meta开源首个320亿参数代码世界模型CWM
Meta FAIR发布320亿参数的研究模型Code World Model (CWM)，用“世界模拟”方式处理代码，试图真正“理解”代码逻辑。它在Math - 500数据集测试成绩亮眼，模型权重开放，可多渠道下载。
使用 Claude Code 自动化 GitHub Actions
这篇技术博客介绍用Claude Code自动化GitHub Actions Runner镜像更新工作，包括用其处理补丁冲突、分析变更，以减少人工工作量，提升开发者生产力，还给出实现细节与代码。
炸裂！谷歌I/O大会王者归来：Gemini“世界模型” 初现，搜索“换脑”，一句话制作原声电影
谷歌I/O 2025大会发布大量技术，虽Gemini 2.5 Ultra未到，但Pro有革新。还推出新模型、代理工具，多模态能力提升，搜索重塑，加入AI眼镜开发，倾尽全力发展AI生态。
FACTS 基准测试套件问世，用于评估大型语言模型的事实准确性
FACTS 基准测试套件由 FACTS 团队与 Kaggle 联合开发，基于原 FACTS Grounding Benchmark 增加三个新基准，可从四个维度评估大模型事实性。初步结果显示进展与挑战并存，多模态成难题。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。
开源版MetaQuery来了！OpenUni用1.1B参数媲美BLIP3-o-8B，数据代码完全开源
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni，仅 1.1B 参数达 8B 模型性能，代码、权重、数据全开源。它架构极简、参数高效，还继承了多模态理解能力。
只用图像也能思考，强化学习造就推理模型新范式！复杂场景规划能力Max
现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息，会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式，以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力，实验显示其性能优于文本规划。
我在微信免费养「龙虾」，玩到上瘾，这组CP太强了
2026 开年「龙虾热」渗透各类任务场景，腾讯动作密集。其自研 WorkBuddy 优势明显，与微信 ClawBot 联动成「官配」。经测试，它能高效处理多类任务，还为用户提供权益，腾讯龙虾矩阵加速成形。
从Transformer到GPT-5，听听OpenAI科学家 Lukasz 的“大模型第一性思考”
2017年《Attention Is All You Need》提出Transformer架构，重塑AI版图。其作者“Transformer八子”中，Lukasz Kaiser加入OpenAI，参与GPT-4、GPT-5等研发。他10月将出席大会分享见解，曾预言多模态等趋势已渐成现实。
用视频存储文本的黑科技！
memvid-rs是memvid的Rust重实现，可将文本文档编码为视频二维码实现存储和检索。它有高性能、用TRUE机器学习等特点，兼容多格式、跨平台，无需安装，适合存档文本语料库等。