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刚刚，字节开源Seed-OSS-36B模型，512k上下文
深夜，字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列模型，含三个版本。其用12万亿tokens训练，在多基准测试表现出色。有灵活推理预算控制等特性，原生支持512K上下文窗口，基准测试成绩佳。
具身智能稀缺的数据，可能藏在这个游戏手柄里？
游戏录屏平台Medal掌握的玩家操作记录成机器人模型训练核心数据。其创始人皮姆创办General Intuition获高额融资，该公司用游戏录像预训练动作模型，但也面临数据多元性、任务表现及合作模式等问题。
字节发了个机器人全能大模型，带队人李航
字节推出Seed，其Robix视觉—语言单模型能搞定机器人推理、任务规划和自然语言交互，核心采用思维链推理和三阶段训练策略，效果超Qwen2.5 - VL、GPT - 4o等，负责人是李航。
Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息，旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据，用三种方法构建系统，还实施GPU级优化，采用两种知识迁移策略，获业内人士认可。
AI集体“听不懂”！MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板
MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试，结果显示，多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平，音乐任务中所有模型表现不佳，且有显式推理能力的模型表现更优。
token危机解决？扩散模型数据潜力3倍于自回归，重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。
Sebastian Raschka 新书《从头开始推理》抢先看，揭秘推理模型基础
著名AI技术博主Sebastian Raschka新书《Reasoning From Scratch》第一章介绍LLM中推理含义、训练阶段、模式匹配与逻辑推理区别，还讲述提升推理能力方法及从头构建推理模型的重要性等内容。
VGGT4D：无需训练，挖掘3D基础模型潜力，实现4D动态场景重建
香港科技大学（广州）与地平线研究团队提出 VGGT4D，无需训练，通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索，在动态物体分割等任务表现优异，为 4D 重建提供新思路。
以小博大！Nanbeige4-3B重磅开源：硬刚Qwen3，挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型参数膨胀，成本升高，业界重注小语言模型。近日，Boss直聘南北阁大模型实验室发布仅30亿参数的Nanbeige4 - 3B，在多方面媲美甚至超越通义千问Qwen3系列模型，开源印证小模型潜力。
北大卢宗青：现阶段世界模型和 VLA 都不触及本质｜具身先锋十人谈
北大卢宗青作为具身大脑创业者，认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路，其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。