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推出 AnyLanguageModel：在 Apple 平台统一本地与远程大语言模型的 API
大语言模型是构建现代软件的重要工具，但 Apple 平台开发者集成模型困难。Hugging Face 发布 AnyLanguageModel，是 Swift 包，可替代 Apple Foundation Models 框架，支持多模型服务商，降低使用 LLM 难度。
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式，上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台，联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》，介绍白玉兰化学合成大模型Chemma，它加速有机合成全流程，在多任务表现出色，还能解决数据稀疏等问题。
耗时15年、扫描1400个大脑！她发现了藏在人脑中的「生物版ChatGPT」
MIT神经科学家Ev Fedorenko扫描约1400人大脑，识别出“生物版ChatGPT”——语言网络，它负责将词语与意义映射、拼成句子，揭示了语言与思维分离，研究发表在《Nature Reviews Neuroscience》。
The Batch: 867 | 印度推动本土人工智能建设
印度在资金有限、语言与方言众多情况下，正加倍努力建设本土大模型。政府资助初创企业、调配算力，多家公司研发多语言模型，虽面临挑战，但旨在开发符合自身需求的人工智能。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
10个小模型并联跑赢GPT-4.1！无额外训练，方法仅4步
上海人工智能实验室等机构提出Avengers框架，无需额外训练，通过四步集结小模型优势。实验表明，其在15个数据集上平均得分超GPT - 4.1，还探究了框架有效的要素，对AI研究和开源社区意义重大。
用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。
训练世界模型，开始从人类的肌肉和脑子里偷师了
具身智能数据竞争进入新阶段，第一视角视频虽缓解数据量问题，但未记录人行动的原因及大脑身体实时修正。FaceMind提出Ego - NeuroLoop数据范式，配套NeuroMatrix和NeuroBooster，将训练数据从“行为库”推向“闭环库”。
如何为 GPU 提供充足存储：AI 训练中的存储性能与扩展性
文章分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果，探讨不同存储系统在 AI 训练中表现。在满足 GPU 利用率阈值下，能支撑更多 GPU 的存储系统扩展性与稳定性更强，还需关注资源利用率。以太网存储方案灵活且成本效益高。
蚂蚁VLDB最佳论文：用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据
蚂蚁集团论文《OmniTable: A Unified Wide-Table System for Petabyte-Scale LLM Data Curation and Exploration》获VLDB工业赛道最佳论文。其研发的OmniTable系统能管理超35PB、3050亿条以上训练数据，解决数据准备难题，如在SFT任务中大幅缩短周期。