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Meta重返开源！30B本地Agent塞进24GB显存，LeCun火速力挺
Meta重返开源，推出开源模型Muse Glimmer，参数30B，经量化后一块24GB消费级显卡就能跑通，拥有完整Agent能力。Meta还预告Muse Spark 1.2开放权重版本将发布，扎克伯格称会恢复发布部分开放模型。
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。
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
最新风口Harness，李开复、陆奇已重金入场
养虾人面临Token费钱、长程任务不靠谱问题，行业浮现Harness群体多智能体解决方案。OpenAI、Anthropic等顶尖玩家发现需更高约束系统。明日新程获陆奇、李开复投资，李笛团队将推新产品，检验群体智能能否走向C端。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
The Batch: 931 | 统一视觉媒体的单一分词器
Apple团队开发多维分词器AToken，可将图像、视频、3D对象映射到共享token空间，统一处理视觉媒体。它由预训练编码器和解码器组成，经多阶段训练，在多任务上达或接近先进水平，为视觉模型带来通用性。
GLM-5架构曝光，智谱两日涨60%：采用DeepSeek同款稀疏注意力
GitHub代码确认GLM - 5架构细节，它采用DeepSeek - V3/V3.2架构，含稀疏注意力和多Token预测，参数量745B。OpenRouter上神秘「Pony Alpha」被指是其测试版，受消息影响智谱AI港股两日涨60%。
谷歌发布 Gemma Scope 2，深化对 LLM 行为的理解
Gemma Scope 2 是谷歌推出的解释 Gemini 3 模型行为的工具，结合稀疏自编码器和转码器，能让研究人员检查模型内部表示。它从多方面扩展了原先的 Gemma Scope，还引入针对聊天机器人的分析工具，已发布权重。
推理成本骤降75%！gpt-oss用新数据类型实现4倍推理速度，80GB显卡能跑1200亿参数大模型
OpenAI在gpt - oss开源模型采用MXFP4数据类型，使推理成本降75%，内存占用为BF16模型四分之一，生成token速度提4倍，还能降低硬件资源需求。不过MXFP4也有缺陷，英伟达推出NVFP4提升质量。
刚刚，GPT-5内测抢先泄露！推理强到离谱，智商被曝140超越人类天才
周五凌晨，GPT-5、GPT-5 Mini和GPT-5 Nano将推出，全网可通过API和ChatGPT访问。GPT-5基准测试结果疯传，实测表现出色。同时，OpenAI发布开放权重模型GPT-oss，登顶开源王座，外媒分析其豪赌开源原因。