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斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。
Hugging Face开源顶级模型：双模式推理+128K上下文，最强3B
今天凌晨，Hugging Face开源顶级小参数模型SmolLM3，参数30亿，性能超同类。它有128k上下文窗口，支持6种语言、双推理模式。架构细节等全开放，联合创始人强烈推荐，称是3B领域SOTA。
Deepseek 正式发布 V3.1：混合推理，Agent能力大幅提高，token消耗减半
Deepseek正式发布Deepseek V3.1，采用混合推理，支持双模式切换，上下文扩展到128k，API支持Claude Code调用。工具与Agent能力提升，思考效率更高，token消耗减半，官方渠道全面升级，9月6号起调整价格。
75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量，用元学习筛选有价值数据，提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能，在低质量数据集效果佳，还能跨模型规模泛化。
统一框架下的具身多模态推理：自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
当前先进机器人无法像人类自如用工具，现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构，以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力，实现范式转换。
仅凭一篇博客，他成功入职OpenAI！核心技术或用于GPT-5训练
Keller Jordan设计Muon优化器并公开研究进展，引OpenAI和xAI关注，最终加入OpenAI。Muon性能卓越，或用于GPT - 5训练，其故事暗示传统论文模式在AI领域或已落伍。
离职特斯拉“隐身”14个月，杨硕创业终于亮牌：重新定义机器人训练范式
杨硕从特斯拉擎天柱团队离职创业一年多后，妙动科技团队带来新论文《DiT4DiT: Jointly Modeling Video Dynamics and Actions for Generalizable Robot Control》。该团队用视频训练机器人动作，提出DiT4DiT模型，解决VLA模型不懂物理问题，在人形机器人上有新突破。
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
英伟达推理服务器被曝高危漏洞，云端AI模型被攻击直接裸奔
安全研究机构Wiz Research曝光英伟达Triton推理服务器一组高危漏洞链，可组合利用实现远程代码执行，造成模型被盗、数据泄露等后果。英伟达已发布补丁，25.07版本前系统有风险。
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？
文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。