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顶尖技术+标准产品+创新模式+可靠服务，打造大模型商业落地中国范式 | 卓世科技@MEET2026
在大模型参数竞赛白热化的当下，焦点转向模型如何在行业存活、产生价值。卓世科技合伙人赵策在MEET2026大会提出，大模型下一场竞争在模型、终端、数据与业务流闭环，该司据此在多领域落地应用。
刚刚，最佳VLA模型GigaBrain-0开源：世界模型驱动10倍数据，真机碾压SOTA
近日，极佳视界与湖北人形机器人创新中心联合发布端到端VLA具身基础模型GigaBrain - 0，这是国内首个用世界模型生成数据实现真机泛化的模型，后续将全面开源，能完成复杂操作，实验成功率超SOTA方法。
舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。
跨机器、物体与各种任务！RoboScience发布通用具身大模型
RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元，适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成，有强大泛化和操作能力。
年度AI论文！全球三大顶尖模型的防蒸馏机制全面告破：小模型“套出”大模型隐藏思维链，Kimi-K3重现概率异常
这篇论文指出三大前沿AI模型厂商API有密码学旁路漏洞，攻击者用轻量级模型就能恢复大模型隐藏思维链数据。还揭示部分模型训练或借鉴大模型思维链，此漏洞也致企业数据隐私安全问题。
调整训练数据出场顺序，大模型就能变聪明！无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT，通过引入数据排序策略，充分挖掘训练数据潜力，优化训练数据的组织方式，在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能，且不用增加数据量或扩大模型规模。
2026！开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026 年刚开始，大模型领域研究者达成默契，arXiv 论文高频出现 Self-Distillation。传统强教师依赖范式难适配模型持续进化，Self-Distillation 成破局点。MIT 等机构发布三项研究成果，均用信息差实现模型自驱动升级。
国产游戏理解模型刷新SOTA，对话逗逗AI CEO：开源模型+行业数据是突破关键
2025年末国产开源模型影响力凸显，东京电玩展上逗逗AI的游戏理解模型LynkSoul VLM v1超顶尖闭源模型。其CEO刘斌新表示，开源模型结合行业数据是突破关键，还探讨了产品技术、交互及发展趋势等。
蚂蚁抛弃向量推荐！用8B小模型构建「用户“话”像」，实现跨模型通用并拿下SOTA
2026年AI开发者关注爆款大模型应用，个性化是关键。蚂蚁集团和东北大学团队推出AlignXplore+，实现文本化用户建模新范式，有全域通用、极致迁移、实战适配特性，小参数超越基线，未来将继续探索。
535B大模型“直播”训练三个月：代码、数据、Loss全公开，吴恩达公开力挺
当多数模型公司还在争论是否开放权重时，斯坦福大学的Marin项目启动535B-A23B模型训练，并公开训练过程。该项目旨在探索基础模型能否像开源软件一样被公开研究和建设，引发关注。