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LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
6小时复刻AI IMO金牌成果，蚂蚁多智能体新进展已开源
2025年IMO赛场，顶尖大模型起初表现不佳后有突破。蚂蚁AWorld项目团队6小时复现并开源DeepMind解题结果，给出可一键运行系统。AWorld证明多智能体协同优势，还介绍复现思路、核心优势及体验方式。
世界模型有了开源基座Emu3.5！拿下多模态SOTA，性能超越Nano Banana
北京智源人工智能研究院的悟界·Emu3.5是最新最强的开源原生多模态世界模型，能处理图、文、视频任务，在多项权威基准上性能亮眼，还具备理解长时序等能力，背后有技术创新，且选择开源。
龙虾也能养龙虾！UCSD发布AIBuildAI智能体，MLE-Bench榜单第一
加州大学圣地亚哥分校团队推出AIBuildAI智能体，用户用自然语言描述任务，它就能自动完成AI模型开发。在OpenAI MLE - Bench测试中，其以63.1%获奖率居首，性能媲美人类专家。
多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。
超 10 万人都在看！Qwen3重塑文本嵌入与重排序技术版图
文本嵌入和重排序是NLP和信息检索关键组件。Qwen3 Embedding、Qwen3 Rerank模型基于Qwen3基础模型构建，有三种参数尺寸。文章介绍其架构、训练方案，还给出实战代码。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
具身智能的「ChatGPT时刻」还没到，科沃斯先把机器人拆开了
科沃斯将旗下具身智能机器人“八界”开源，成立“八界开源智创空间”，开放从硬件到底层系统的使用权限。该机器人由轮式底盘加机械臂构成，科沃斯董事长钱东奇不看好人形及VLA技术路线。
迈向原生全模态AI智能体：人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务，覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大，OmniAtlas 显著提升开源模型表现，并指出未来全模态智能体发展方向。
国产开源LLM迎来大爆发的一周：Kimi、腾讯、快手、美团、面壁智能
国产开源大模型迎来爆发，快手、月之暗面、美团、面壁智能、腾讯等接连发布新模型，如快手Keye-VL - 1.5 - 8B刷新视频理解SOTA，美团LongCat - Flash - Chat推理快成本低等。