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4B Qwen3逆袭671B DeepSeek！字节DAPO微调方法这么猛的吗
最新模型Jan - nano引发关注，它在智能体任务上超671B的DeepSeek - V3 0528，在SimpleQA基准获80.7分。它基于Qwen3 - 4B用字节&清华DAPO微调方法。其研发团队是Menlo Research，有开源产品和长远规划。
小红书hi lab首次开源文本大模型，训练资源不到Qwen2.5 72B 的四分之一
6月6日，小红书hi lab团队首次开源文本大模型dots.llm1，采用MIT许可证。该模型激活参数量140亿，总参数量1420亿，上下文长度32K。训练资源不到Qwen2.5 72B的四分之一，在多个测评中表现出色。
75页哈工大多模态推理大模型最新综述：感知、推理、思考与规划
哈工大提出75页多模态推理大模型综述，围绕四阶段发展路线图展开，即感知驱动的模块化推理、以语言为中心的短推理、以语言为中心的长推理、迈向原生多模态推理模型，还给出挑战性基准测试和实验案例见解。
一个Skill让DeepSeek V4 Pro超越Fable 5？热门插件被锤了
前两天J-Space凭夸张测试结果刷屏，宣称一份Skill接入Agent环境，能让V4 Pro在多基准大幅提升，部分成绩超Fable 5。但社区复测结果相反，作者未公开完整评测记录，还删质疑帖，引发公开打假。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板，其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型，指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系，明确高质量长文数据条件，给出核心能力的数据配方与评估法，还整理数据集和基准，提出待解问题。
刚刚，Fable-5之下，智谱开源的GLM-5.2拿下AI编程第一！
智谱开源的GLM - 5.2在AI编程领域成绩斐然，在Arena获全球第二、Design Arena全球第一，八项基准测试表现亮眼。经多方面实测，它在长程任务中优势明显，标志国产开源模型进入开发者工作流和硬核工程阶段。
国内首套：港中文团队发布7模态人体动作数据集，揭开大模型理解能力短板
港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集，成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型，发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规，还开展了基准测试。
当200位具身从业者被拉进同一个屋子
量子位等联合发起沙龙，近200位具身从业者探讨具身智能从实验室走进物理世界的问题。乐聚工程师指出具身数据瓶颈，蚂蚁灵波郑可成介绍模型，上海交大李永露分享评测基准，圆桌对话探讨数据挑战与破局路径。
首篇自进化智能体系统技术报告出炉：Token成本直降近10倍，省钱又高效！
全球首个基于‘上下文信息密度最大化’的自进化智能体系统GA发布技术报告。它在多基准测试表现惊艳，能省近10倍Token，还能自我进化。报告深度解读设计理念，剖析自进化能力与智能体设计思路。
接入 MiniMax M2.7 后，我的 OpenClaw「超进化」了
作者实测 MiniMax 新模型 M2.7，其在基准测试、代码能力、多智能体协作等方面表现出色。接入 OpenClaw 后，能高效完成复杂任务。M2.7 指令遵循率高、长上下文处理能力强且价格低，有望提升 Agent 生态表现。