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完全透明开源的共情语音大模型，三阶段训练，四大模块实现端到端对话 | 紫东太初联合长城汽车开源OpenS2S
GPT - 4o、Gemini等顶级语音模型闭源，紫东太初团队联合长城汽车AI Lab开源端到端共情语音语言大模型OpenS2S，提供构建共情语音系统新范式，开源所有核心资源，还介绍了技术方案、数据构建及训练流程等。
解放军总医院联合南大、吉大等机构，共同提出首个「脊柱诊疗大模型」SpineGPT
解放军总医院联合多机构研发首个脊柱诊疗大模型 SpineGPT。研究指出通用 LVLM 有‘认知鸿沟’，团队构建 SpineMed 生态系统，含 SpineMed - 450K 数据集与 SpineBench 评估基准，SpineGPT 表现超越开源模型。
EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark：中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准，直击语音对话模型软肋！
近年来语音对话模型受关注，但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集，评估模型应对复杂对话的能力，结果揭示性能瓶颈，为模型优化提供参考，代码和数据已开源。
Lumina-mGPT 2.0：自回归模型华丽复兴，媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型，统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略，实验表现优异，后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。
LTX-2开源：首个能同时生成视频和音频的模型
LTX-2开源，它是Lightricks团队开发的首个开源多模态基础模型，能联合生成音频和视频。采用非对称双流扩散变换器架构，用深度多语言文本编码器，速度比许多纯视频开源模型快，让模型理解声画关联。
0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。
让扩散模型「可解释」不再降质，开启图片编辑新思路
过去三年扩散模型席卷图像生成领域，但可解释性研究是‘黑箱’，且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架，可解释且不降质，还带来新图像编辑方式。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时，样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架，动态调整训练能力、用正交初始化，实验显示其在单图像和多图像任务表现优，用户更偏好其生成图像。
解决VLA模型落地难，普通硬件也能跑！全透明全开源的高效VLA模型把推理成本砍掉76%
2026年4月，中山大学与MBZUAI联合推出A₁模型，它是完全开源透明、自适应高效的截断式视觉 - 语言 - 动作模型，能削减推理成本、实现低成本落地，在仿真与真机上表现优异。
Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年，Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位，但会在效率和混合上微调。同时，扩散语言模型虽有工具调用缺陷，但在数据稀缺时或成更好的学习者。