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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。
预训练就学会思考！字节、北大等用14亿参数，撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型，用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考，通过三大创新构建推理能力，在基准测试中表现优异，实现参数效率提升，是潜在推理范式的胜利。
Figure人形机器人首秀灵巧手叠衣服！神经网络架构不变，只增加数据集就搞定
Figure人形机器人首秀用灵巧手叠衣服，在未改变神经网络架构、仅增加数据的情况下，让原本用于物流场景的它习得新技能，完成了端到端的操作，还实现自然多模态交互。
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。
开源模型竟被用于窃取下游微调数据？清华团队揭秘开源微调范式新型隐藏安全风险
清华、墨尔本大学团队研究指出，基于开源模型微调专有模型存在新型隐藏安全风险，开源模型发布者可埋后门窃取下游微调数据，新风险难检测、危害大，目前攻防方法待改进。
AAAI 2026 Oral：明略科技开创稀疏数据「信息瓶颈动态压缩」，精度+速度双SOTA
在机器人和具身智能领域，transformer模型又大又‘重’，边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文，创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’，在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。
GLM-4.7-Flash无审查版发布：30B MoE模型，仅3B激活参数
GLM-4.7-Flash无审查版由HauhauCS发布，基于原版移除审查机制。采用30B - A3B混合专家架构，总参数量31B，每次前向传播仅激活约3B参数，推理快，支持200K上下文长度，有两种变体和四种量化版本。
首个开源实现100%可复现的稳定RL训练框架来了！2次结果完全重合
SGLang团队联合slime团队开源实现100%可复现的稳定RL训练框架。基于Qwen3 - 8B重复实验结果完美重合。SGLang在批次不变算子基础上实现确定性推理，性能有下降但有提升空间，还给出使用方法和未来规划。
不写Prompt，连按Tab完成重构：蚂蚁CodeFuse团队提出无指令代码编辑框架NES
在AI coding工具快速演进的当下，蚂蚁集团CodeFuse算法团队在FSE 2026提出无指令代码编辑框架NES。它从历史编辑轨迹学习开发者意图，有双模型架构，实现分三环节，重构交互链路，提升开发者体验。
微软开源Skill训练框架，让Agent白天干活，晚上自动复盘，Skill的自进化终于可监控了
微软开源SkillOpt v0.2.0，加入SkillOpt - Sleep让Agent可自我复盘。该文本空间优化框架能自动训练和优化skill，有透明化、质量控制等特点，适合重复、可评估任务场景。