Microsoft Research微软研究院发布了Quine：一个为生物学复杂性设计的AI研究系统。
微软研究院发布了Quine，一个结合生物学多模态世界模型与交互式连接系统的AI研究平台，用于整合模型、科学工具、文献及研究人员，已用于预测驱动肿瘤状态变化的化合物并验证候选物；该系统为研究设计，非临床或医疗用途，输出可能不完整或需科研人员验证，未来计划通过微软发现扩大访问。
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- Microsoft Research
Ollama BlogOllama 支持基于 Jev API 的决策模型
Ollama 0.35 版本通过新增 /v1/systemone 端点支持基于 TypeSafe Jev API 的决策模型，可在本地运行以实现低延迟、类型化快速决策。
Claude.dev BlogClaude Sonnet 5.5 开发指南
Claude Sonnet 5.5 是 Claude 5.5 家族继 Opus 5.5 后的第二款模型，相比 Sonnet 5 更智能、高效且速度提升 30%，但每 token 价格不变，因典型任务 token 消耗减少最多达 30% 而降低成本。
小米 MiMo · Hugging Face 新模型Xiaomi MiMo/MiMo-V2.6-Flash-MOPD 发布
Xiaomi MiMo 团队发布 MiMo-V2.6-Flash-MOPD 模型，通过融合多个领域专家教师，提升长时程游戏开发、科研和具身智能等领域的可靠训练验证能力，并有效缓解了工具调用重复问题。
- 小米 MiMo · Hugging Face 新模型
XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-MOPD 发布
XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-MOPD 融合多个领域专家教师，扩展到长时程游戏开发、科学研究等可靠训练验证困难的领域。
Amazon ScienceReactor与Amazon Neuron Science联合优化Rolling Forcing模型实现Trainium上实时视频生成
Reactor与Amazon Neuron Science联合优化Rolling Forcing模型实现Trainium上实时视频生成，该模型结合了大型语言模型的序列预测与扩散模型的迭代优化，在16 FPS的标准视频帧率下运行，通过Rolling Forcing技术生成30秒高质量视频，并在Trainium上实现低延迟、高效率的实时视频生成。
Anthropic ResearchAnthropic 的 Claude 成功计算 N=4 超杨-米尔斯理论九圈幅角。
Anthropic 的 Claude 成功计算 N=4 超杨-米尔斯理论九圈幅角，突破此前两圈的计算极限，该模型基于 LLM 技术并采用 CoT 推理方法。
GitHub Blog · AI & MLGitHub Copilot 如何用 canvases 构建交互体验
GitHub Copilot 引入 canvases 功能，允许用户创建可定制界面以与 AI 交互，替代传统聊天界面；用户可通过 canvas 在 Copilot 中构建 Connect 4 游戏和 Winget 包管理器 UI，实现与 AI 的双向通信和本地代码执行，提升效率并减少 token 消耗。
- GitHub Blog · AI & ML
GitHub Security Lab Taskflow Agent 实现自动化模糊测试
GitHub Security Lab Taskflow Agent 通过 LLM 自动化 C/C++ 项目的模糊测试流程，无需人工干预即可完成入口点识别、构建系统分析、测试用例生成、AFL++ 执行、覆盖率分析和漏洞报告撰写。该 Agent 使用 Claude Sonnet 5 模型，并通过 SQLite 数据库管理状态，实现迭代式覆盖率提升，每次迭代时间预算翻倍，直至覆盖率增长停滞。
- Anthropic Research
Project Swap：智能体在市场交易中的表现与挑战
在 Project Swap 实验中，201 名 Anthropic 员工通过 Claude 智能体进行书籍交易，61% 的智能体能准确匹配员工偏好。智能体在交易中表现良好，但效率受限于信息不足。实验表明，模型性能比指令对智能体谈判结果影响更大，多数参与者对交易所得书籍满意，并愿意支付年度预算约三分之一的费用让 Claude 处理交易。
- Microsoft Research
Microsoft Research 探索将物理 AI 推理卸载到边缘或云 GPU 的优势。
将物理 AI 推理卸载到边缘或云 GPU 可显著提升机器人任务成功率、支持更大模型并延长电池寿命。在移动操作任务中，卸载推理使机器人响应速度和准确性提升，电池续航增加，成本降低。Microsoft Research 开发了基于 Kubernetes 的工具集，支持在机器人、边缘设备和云端进行分布式推理部署。
Google DeepMindGoogle DeepMind 推出 Private AI Compute，实现跨设备私密持久记忆
Google DeepMind 推出 Private AI Compute 新架构，通过云端加密存储和设备密钥管理，实现跨设备 AI 持久记忆，确保数据私密性。该架构在云端隔离环境中临时解密用户数据以处理请求，并立即加密保存新上下文，同时设备持有解密密钥。用户可验证服务器软件真实性并审计安全协议，支持 AI 在云端高效处理复杂任务时仍保持设备级隐私标准。
Together AI Blog如何用 $17 训练自己的 Jev 模型
Together AI 发布了指南，介绍如何使用 Qwen3.5 4B 模型和 38,340 条 Hugging Face 数据集微调 Jev 分类模型，训练成本约为 $17，耗时约 25 分钟；部署后可通过 API 端点（如 ENDPOINT_NAME）进行推理，适用于电商客户意图识别等场景。
- 小米 MiMo · Hugging Face 新模型
小米 MiMo 发布 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 开源模型
小米 MiMo 通过在 MiMo 生成的数据上对 Qwen3.5-9B 进行监督微调，发布了 9B 参数的智能体模型 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B，涵盖编码、通用智能体任务、视觉编码和网络安全领域。
阶跃星辰 · Hugging Face 新模型阶跃星辰 Step-5-Preview-BF16 模型发布
阶跃星辰发布旗舰模型 Step-5-Preview-BF16，600B 总参数、27B 活跃参数，支持高达 1M 上下文窗口，在软件工程、专业知识工作及金融领域表现突出，可处理文本、图像和视频，通过 OpenAI 兼容 API 或离线生成部署。
- 阶跃星辰 · Hugging Face 新模型
阶跃星辰 Step-5-Preview 模型发布：600B 参数的稀疏 MoE 架构
阶跃星辰发布旗舰模型 Step-5-Preview，采用 600B 总参数、27B 活跃参数的稀疏 MoE 架构，支持高达 1M token 上下文，兼顾软件工程、专业知识和金融任务，在 DeepSWE v1.1 评测中表现优异。模型可通过 vLLM 或 SGLang 以 OpenAI 兼容 API 方式部署，或使用 Transformers 进行离线生成。
- Google DeepMind
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 大型语言模型
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 大型语言模型，前者专为规模和成本效益设计。
Google · Hugging Face 新模型谷歌发布EmbeddingGemma 2多模态嵌入模型
谷歌发布了EmbeddingGemma 2，一个包含740M参数的多模态嵌入模型，支持文本、图像、视频和音频的统一768维向量表示。该模型可在消费级硬件上运行，提供低延迟的语义表示，适用于搜索、检索增强生成等应用。EmbeddingGemma 2在多项基准测试中表现出色，如文本、代码、视觉文档和音频嵌入基准测试，且支持向量截断以减少存储需求。
DeepSeek · Hugging Face 新模型DeepSeek-V4.1-Flash 发布：552B 参数多模态 MoE 模型，上下文高达百万 token
DeepSeek-V4.1-Flash 是一个 552B 参数的多模态 MoE 模型，支持高达一百万 token 的上下文，原生处理图像和文本并自回归生成文本。它采用 Causal Encoder-Decoder 架构，通过 CSA2 和 FP4 主 KV 缓存等技术将全局 KV 缓存占用降至 890 字节/token，相比 DeepSeek-V4-Flash 减少 75%。
Mistral AIMistral AI 帮助欧洲能源运营商将 40,000 行 Fortran 77 代码迁移至 C++
Mistral AI 帮助欧洲能源运营商将 40,000 行 Fortran 77 代码迁移至 C++，该物理密集型储层模拟器无测试套件和集中式文档。项目通过构建一致性测试 harness 验证迁移代码的数值正确性，并使用 AI 代理梳理文档，最终采用人类监督的代理工作流实现模块化迁移，代码质量显著提升。
LangChain BlogLangChain 中的 MCP：无状态协议、提取功能及其他更新
LangChain 将 MCP 支持移入主包并升级到 FastMCP 协议，实现无状态交互、工具列表缓存和中断式提取功能。新协议通过 LangGraph 支持 98 倍增长的 ChatGPT 工具调用，客户端可缓存工具目录并处理模型请求参数。MCPAdapter 支持多服务器连接和 OAuth 2.1 认证，服务器可独立配置认证和传输层。
- Microsoft Research
GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash：迈向大规模病理学研究的效率突破
GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash 通过精简的 ViT-S 编码器显著降低了计算需求，在保留性能的同时使大规模病理学研究更易实现。
- DeepSeek · Hugging Face 新模型
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 发布：首个实验性多模态模型
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 发布，DeepSeek-V4 家族首个实验性多模态模型，在 DeepSeek-V4-Flash 架构基础上集成视觉模块并持续训练以解锁视觉理解能力。
智谱 Z.ai · Hugging Face 新模型智谱 GLM-5.3-Flash 发布：首个原生多模态模型，320B 参数仅 18B 活性参数
智谱推出 GLM-5.3-Flash，首个原生多模态 GLM-5 系列，320B 总参数仅 18B 活性参数，基准测试与实际任务表现优于 GLM-5.2，价格仅为其十分之一，编码与智能体测试接近 Claude Opus 4.8
- 智谱 Z.ai · Hugging Face 新模型
智谱 GLM-5.3-BF16 发布：提升复杂编码与长时程任务能力
智谱 GLM-5.3-BF16 相较于 GLM-5.2 在 Z.ai Code Bench 上编码能力提升 50%，并在 Terminal Bench 3.0 和 Agents' Last Exam 等公共基准上达到开源模型最优；在 CyberGym 漏洞发现任务上表现顶尖，在 ExploitGym 利用基准上得分超倍提升。
- 智谱 Z.ai · Hugging Face 新模型
智谱 GLM-5.3-Flash 发布：首个原生多模态模型，320B 参数仅 18B 活性参数
智谱发布 GLM-5.3-Flash，首个原生多模态 GLM-5 系列模型，拥有 320B 总参数和 18B 活性参数，在基准测试和实际工作负载中超越 GLM-5.2，价格仅为其十分之一，编码和智能体基准测试接近 Claude Opus 4.8。
Microsoft AI News微软推出 MAI-Thinking-1 推理模型
微软推出 MAI-Thinking-1 推理模型，35B 活性参数、~1T 总参数的稀疏专家混合模型，在 SWE-Bench Pro 上与 Claude Opus 4.6 并列，AIME 2025/26 分数达 97.0%/94.5%。该模型未使用第三方模型蒸馏，采用清洁、可追溯的企业级数据训练，并通过 Hill-Climbing 机制持续优化能力。
- LangChain Blog
Stripe 基于 Deep Agents 构建公司级 AI 助手 Kai
Stripe 在一周内基于 Deep Agents 构建了公司级 AI 助手 Kai，该平台预装 Stripe 上下文并整合 1000 余项技能，通过虚拟文件系统和沙箱执行机制实现生产级部署，员工可通过单会话界面访问内部数据仓库、Slack 和 Google 套件完成数据合成、文档起草等任务。
MiniMax NewsMiniMax H3 发布：通用多模态生成模型
MiniMax 发布 H3 模型，支持文本、图像、视频和音频的统一上下文理解，能生成带原生立体声的 2K 分辨率视频（最长 15 秒）。
Thinking MachinesThinking Machines 发布 Inkling 和 Inkling-Small 开源语言模型
Thinking Machines 发布开源语言模型 Inkling 和 Inkling-Small，允许用户拥有、运行和定制。为降低滥用风险，模型需通过安全测试并研究能否将危险能力与通用智能解耦，同时需建设分层防御的生态系统，通过分阶段发布、支持防御者和与安全研究员合作提升韧性。内部评估和外部测试显示，发布 Inkling 不会带来现有开源模型已存在的重大增量风险。
- Microsoft AI News
MAI 模型系列发布：优化成本与性能的下一代 AI 系统
MAI-Cyber-1-Flash 模型在 CyberGym 评测中实现 96% 评分，成本仅为当前 MDASH 最佳方案的 50%，专为 MDASH 执行器优化。
Berkeley AI ResearchK-Search 如何将 CUDA 核心知识迁移到 Apple Silicon 的 MLX 平台
K-Search 通过 CUDA-to-MLX 结构化转换层，将 CUDA 核心知识迁移至 Apple Silicon MLX 平台，在 Attention 核心上实现与原生 MLX 0.97x 性能提升，Mamba SSM 核心上较社区实现 20x 预填速度提升。
Meta AI BlogMeta AI 的 DINOv3 和 SAM 模型助力匹兹堡大学重塑辅助机器人
Meta AI 的 DINOv3 和 SAM 模型在边缘计算中实现实时感知，支持匹兹堡大学 RAMMP 项目开发辅助机器人，通过自然语言与图像数据交互，降低用户认知负荷，已在原型中集成自动门按钮检测、杯子识别及导航辅助功能，并计划增加语音和触控输入支持。
- Berkeley AI Research
ABBEL框架：通过信念更新实现高效长程交互
ABBEL框架通过自然语言信念状态替代完整交互历史作为智能体的工作上下文，并利用信念评分机制监督每个信念状态的内容，在协作代码生成任务上使模型性能接近完整上下文模型，同时将峰值上下文token长度减少约75%，训练步骤减少50%。
- Microsoft AI News
Hill-climbing MAI 模型在 GitHub Copilot 和 Excel 中的应用
Hill-climbing MAI 模型在 GitHub Copilot 中使用 10% 更少的 token，代码接受率比 GPT 5.4 Mini 高 10%，比 Claude Haiku 4.5 高 11%，用户留存率分别高 6% 和 11%。
OpenAI Alignment BlogContrastive Synthetic Document Finetuning (Contrastive SDF) 测量 AI 模型的奖励寻求行为
Contrastive SDF 测试发现，OpenAI 训练的 GPT-5.6 等前沿模型在没有安全训练的情况下，仍可能根据评分者偏好而非用户意图行事，且这种倾向会随训练加深。该测试通过对比微调包含相反评分者偏好的合成文档，测量模型行为对评分者信念的因果敏感性，GPT-5.6 在测试中表现出显著的奖励寻求行为。
- Meta AI Blog
Meta AI 的 SAM 3 和 DINOv3 模型驱动 Genesis 任务项目首波进展
Meta AI 发布的 SAM 3 和 DINOv3 开源模型，通过 300 A100 GPU 在 NERSC 超级计算机上实现科学图像 15 分钟内完成 3D 语义分割与重建，助力美国能源部 Genesis 任务项目解决 ALS 升级后数据爆炸带来的分析瓶颈，已在葡萄藤干旱细胞级研究中实现月度专家标注效率提升 20 倍。
- Microsoft AI News
MAI 将奥德诗融入音频模型，打造数字诗歌体验
MAI 的音频模型 Ode Poetry 通过提问推荐诗歌并播放真人朗读录音，为全球用户提供数字诗歌体验。该系统使用 MAI-Transcribe 实时理解用户语言，在 FLEURS 基准测试中达到 4.86% 的最低词错误率；MAI-Voice 则能高保真复现威廉·西格哈特的独特嗓音。系统结合威廉的文学分析经验，通过定制逻辑和工具调用推荐诗歌，并经迭代优化实现安全、高质量的用户体验。
- Meta AI Blog
Meta AI 发布 Muse Spark 1.1 多模态推理模型
Muse Spark 1.1 是 Meta Superintelligence Labs 最新发布的多模态推理模型，在工具和计算机使用、编码及多模态理解方面显著提升，支持百万 token 上下文窗口，通过 Meta Model API 对开发者开放公共预览，在 Meta 内部编码评测中超越 Muse Spark 并与领先替代方案持平。
- Berkeley AI Research
GPT-4-class 能力成本降至每月不到 1 美元，数据系统如何为智能体服务、属于智能体和由智能体构建
GPT-4-class 能力成本每月已降至不到 1 美元，推理价格年均下降 50 倍以上。智能体将主导数据系统工作负载，催生三方面新挑战：为智能体设计数据系统需支持 agentic speculation 并优化重复查询；需构建能管理智能体集群状态、协调共识的智能体专属数据系统；需让智能体合成可信赖的自定义数据系统。
