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基于闪电注意力机制，创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈，多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax，从架构、创新模块、训练框架等多方面优化，表现突出。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
苹果憋一年终超同参数 Qwen 2.5？三行代码即可接入 Apple Intelligence，自曝如何做推理
今年 WWDC 大会上，苹果推出专为增强 Apple Intelligence 功能的语言基座模型，含约 3B 参数紧凑型与基于服务器的混合专家模型。经优化可在苹果芯片高效运行，改进工具使用与推理能力，评测显示设备端模型表现优。
12个Ai编程Agent同台PK，最贵的不一定是最强的
上海交大和美团联合发布PRDBench论文，将12个主流AI编程Agent放入50个真实Python项目测试。结果显示，基础模型写代码强，商业版调试优势明显；专门训练的裁判模型比通用大模型靠谱。
OpenClaw 带来的「非线性狂飙」，代码正在成为新世界的基础设施
2026年初AI圈撕裂感十足，OpenClaw在GitHub获18.7万星标且还在涨，Claude Code等让开发者工作模式巨变，代码进化溢出，软件和代码质变，人类与代码关系倒置。
斯坦福年度结论：中美大模型已没差距
斯坦福HAI《2026年AI指数报告》指出，中美AI模型性能差距基本消除，AI能力加速发展且普及快，但也存在安全基准滞后等问题。报告含15个主要结论，已成为业界重要参考。
小米打通智驾和具身大模型，然后开源了
小米汽车陈龙团队开源全球首个跨具身基座模型MiMo - Embodied，基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，打破室内操作与户外驾驶领域鸿沟，在29个Benchmark上超现有模型。
代码暴减99.9%！独立开发者仅用500行代码做出安全版OpenClaw，GitHub星数狂飙
近日，独立开发者 gavrielc 制作的开源 AI 助手 NanoClaw 火了。它核心代码仅约 500 行，实现 OpenClaw 同等核心功能。相比原版 Clawdbot 代码量大减，还解决了 OpenClaw 安全架构问题，是其安全替代方案。
Chain-of-Agents: OPPO推出通用智能体模型新范式，多榜单SOTA，模型代码数据全开源
OPPO个性化AI实验室团队推出智能体推理范式CoA及模型AFM，解决传统多智能体系统通信效率低等问题。AFM在近20项测试中刷新记录，降低推理成本，还介绍了架构、数据构建等，也指出待探索方向。
Ilya的首个模型来了！
掌握内幕的草莓哥爆料，Ilya正构建以TTT为核心的小型推理引擎。他预见传统大模型的死穴，SSI将TTT概念落地，其引擎在数据效率等方面优势明显。SSI获投资，本月或发新模型。