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阿里开源Qwen3-Coder-Next，80B参数仅激活3B的MoE顶尖编程助手

阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next，总参数量800亿但仅激活30亿参数，在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏，模型训练分阶段，多领域专家模型能力整合，基准测试性能强劲。

作者分享使用Vidu Q2多图参考生视频的体验，认为它是AI视频多参党的胜利，是新工作流范式。Q2在一致性、表演能力和多风格表现力上大幅进化，价格实惠，还推出APP，多图参考生视频未来可期。

NVIDIA 开源 Live VLM WebUI，可让用户在本地用摄像头实时测试视觉语言模型。它基于 WebRTC 技术，能将摄像头视频流实时传输给模型，分析结果叠加在画面上，支持多后端、多平台及多种模型。

近日，蚂蚁集团联合浙江省卫生健康委开源自研的蚂蚁·安诊儿医疗大模型。它基于蚂蚁百灵大模型架构，经深度训练，是参数规模最大的开源医疗模型。该模型在多评测中表现出色，有三阶段训练流程，架构高效、推理快，已开源助力行业发展。

在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。

Clawdbot（现名：Moltbot）爆火，其创始人 Peter Steinberger 分享开发经历。他曾打造 PSPDFKit，后经历职业倦怠。回归后用 AI 编程，从 Claude Code 入坑，Codex 成主力，还分享了 AI 重塑开发方式的见解。

现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。

介绍了 1300+ Star 的开源 AI 画布 Infinite - Canvas，它以画布为创作统一入口，有独特架构和多协议适配，具备多种实用功能、生态插件及两种画布模式，部署简单但需配置，适用于多场景，有优点也有局限。

作者开发基于 LLM 的个性化实时快讯小工具，开发登录功能时发现微信里用 Google OAuth 登录失败，源于 Google 安全限制。众多产品有糟糕体验却未解决，作者用 Claude Code 轻松搞定，还分享 AI 编程观点。

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。