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The Batch: 882 | Qwen3-Next 提速
阿里巴巴对开源权重模型 Qwen3 全新升级，发布 Qwen3 - Next - 80B - A3B 的 Instruct 和 Thinking 版本权重。其融合新研究成果，推理能耗低、速度快，还优化架构和训练方法提升效率与稳定性。
The Batch：927｜极速扩散学习
研究表明扩散图像生成器学习重建预训练编码器嵌入可加快训练，Apple团队提出的FAE，通过缩小嵌入再重建解决了因嵌入尺寸大导致的训练受阻问题，性能与先进模型相当且训练更快。
深度｜开源大战全面开打：老黄+小扎 vs 奥特曼+达里奥
黄仁勋注册X账号分享公开信《Open Weights and American AI Leadership》，25家联署方支持开放权重模型，OpenAI、Anthropic、谷歌三家闭源前沿实验室未签署。信中核心论点是开放权重模型让AI成行业基础设施，还涉及蒸馏等敏感政策争论。
腾讯开源混元世界模型1.1，视频秒变3D世界，单卡推理仅需1秒
腾讯发布并开源混元世界模型1.1，是统一的端到端3D重建基座大模型。它支持从多视图或视频一键生成3D世界，单卡秒级推理完成高精度重建，性能达SOTA，还具多特性，打破技术壁垒。
空间智能新作，影石开源户外全景重建算法
近日，Insta360 研究院联合高校提出 PanoLOG，首个面向全景输入的大规模户外三维重建工作。它解决全景分区难题，在多基准上取得领先渲染质量与小模型体积，还为户外具身智能等提供新思路。
刚刚，Kimi K3开源！3万亿模型权重全球开放
2026年7月27日，Moonshot AI开源全球首个3万亿参数级模型Kimi K3。它不仅参数量大，还在多领域表现出色，能与顶尖闭源模型媲美。其架构创新、训练独特、推理成本低，有望改变全球大模型格局。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开
今天凌晨，Together.ai联合Agentica开源AI Agent框架DeepSWE，基于Qwen3 - 32B模型用强化学习训练。所有内容开源，测试中性能超所有开源Agent框架，证明强化学习训练潜力。
分割一切、3D重建一切还不够，Meta开源SAM Audio分割一切声音
Meta 深夜放出音频分割模型 SAM Audio，可通过多模态提示分离任意声音。其核心 PE - AV 推动性能领先，还发布评测模型、基准等，整合进新平台，虽有局限但为音频 AI 带来新可能。