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从Foundation Model到Physical AI，三星「杀入」大模型核心战场
三星正快速进入大模型核心战场，构建Foundation Model体系，采购GPU用于AI基建。它提出Meki架构、M2RL训练范式和LiveClawBench评测体系，由AI Model TF团队推进，负责人是唐业辉。
上新：Cache-DIT 支持LTX-2模型
作者和DefTruth在Cache-DIT上支持了LTX-2模型，记录适配关键点，包括模型侧、框架侧适配。介绍LTX-2特点，如支持T2V/I2V、输出带音频，还说明Cache-DIT加载区分T2V/I2V方法及cache侧修改内容，最后给出使用示例。
我MiniMax，用实习生处理数据，照样屠榜开源大模型
MiniMax M2屠榜开源大模型，引发社区热议。它在注意力机制、数据处理、思考模式上另辟蹊径，公开技术细节。M2团队选Full Attention，雇实习生处理数据，提出交错式思维链策略，强调实用性和泛化能力。
1美元时薪？这才是打工人的「梦中情模」
Anthropic 的 Opus 4.6 好用但贵，MiniMax 推出 M2.5 与之抗衡。M2.5 在多方面表现卓越，参数量小，成本低，推理速度快，还经实测能成打工人得力助手，其背后有独特训练体系。
全员本科生！何恺明组新作：文生图，258M参数就够了
何恺明携本科生团队推出文生图模型MiniT2I，基于MM - JiT架构，仅用258M参数实现不错效果，训练成本低。该架构删繁就简，去掉VAE和AdaLN等模块，性能提升，展现出与工业级模型的竞争力。
小红书提出社交大模型RedOne 2.0：兼听、敏行
在SNS内容爆炸式增长的当下，传统SFT训练方法有局限。小红书NLP团队推出RedOne 2.0社交大模型，采用以RL为核心的三阶段渐进式训练方法，实验显示其性能优异，还能转化商业价值。
从MiniMax到DeepSeek：为何头部大模型都在押注「交错思维」？
昨日推特博主公布国内几大开源模型在 mini - SWE - agent 测试成绩，MiniMax 新一代大模型 M2 表现最佳。其采用的「交错思维」技术成亮点，解决了状态漂移问题，正成高性能 Agent 模型标配。M2 既强又省，还给出使用最佳实践。
GLM-5.2 正式发布：开源之王来了，摸到了Opus-4.8
GLM-5.2正式发布，主打长程任务能力，有1M token上下文窗口且完全开源。它在长程任务基准评测中表现出色，与顶级闭源模型差距缩小，还解决了超长上下文计算成本问题，同时应对了模型‘作弊’情况。
python打造Google(A2A)+MCP，Langchain生态互补
文章介绍Google的Agent2Agent（A2A）协议，它能实现AI代理通信协作，打破平台孤岛。还提及MCP协议，二者互补。重点介绍python - A2A库，它实现A2A规范，与多框架、模型集成，给出实战示例。
7B模型“情商”比肩GPT-4o，腾讯突破开放域RL难题，得分直翻5倍
腾讯混元AI数字人团队提出RLVER框架，解决开放域RL在真实交互中的‘情商’优化困境。经其训练的Qwen2.5 - 7B模型在情感对话基准得分跃升，比肩顶级商用模型，团队还有诸多启发性发现。