小红书 AllSpark 提出 ROSS:让模型重学训练中自生成的 rollout
小红书 AllSpark Team 提出 ROSS 方法,通过筛选有价值轨迹片段并保留完整上下文做选择性监督,让模型重新学习训练中自己生成的 rollout。基于 Qwen3.6-35B-A3B,该方法在单轮 RL 中将数学均分从 75.19% 提升至 76.98%,代码均分从 42.09% 提升至 44.21%,MOPD 均分从 58.40% 提升至 62.20%。
小红书 AllSpark Team 提出 ROSS 方法,通过筛选有价值轨迹片段并保留完整上下文做选择性监督,让模型重新学习训练中自己生成的 rollout。基于 Qwen3.6-35B-A3B,该方法在单轮 RL 中将数学均分从 75.19% 提升至 76.98%,代码均分从 42.09% 提升至 44.21%,MOPD 均分从 58.40% 提升至 62.20%。
DeepSeek 宣布完全开源其自研推理框架 DeepInfer。开源此项技术有望推动大模型推理成本进一步下降。
DeepSeek 开源了支撑其大规模生产服务的高性能推理框架 DeepInfer,主要提供离线推理能力及核心优化特性。该框架支持 DeepSeek-V4.1-Flash 模型,内置优化内核、多种并行策略、异步调度、批次不变推理、确定性采样和结构化输出,并兼容 NVIDIA SM100 GPU 与华为昇腾 950 NPU。
DeepSeek 宣布将内部推理框架 DeepInfer 全面开源,并同步开源生产级 Token 编解码组件 deepseek-recipe。
DeepSeek 正式将内部推理框架 DeepInfer 及其配套组件 deepseek-recipe 全面开源。该框架集成高性能算子与深度优化引擎,支持分布式推理、推测解码、结构化输出等能力,并兼容英伟达与华为昇腾平台,旨在帮助开发者与企业降低大规模推理的算力成本与延迟。
很高兴看到社区对 MiniCPM-V 4.7 的实验!感谢 @techNmak 分享你的 neo-brutalist 风格作品集 UI。很期待看到你接下来会构建什么!
从数据和图表到完整报告,全部本地运行。很高兴看到 @aiwithsally 将 MiniCPM-V 4.7 应用于自动化报告工作流中。感谢分享这个演示!
🚀 MiniCPM-V 4.7 现已在 vLLM v0.32.0 中获得支持!感谢 @vllm_project 的支持。这使得以高吞吐量和低延迟部署 MiniCPM-V 4.7 变得更加容易。
Mastra 推出 Mastra Launch 项目,旨在通过全企业平台访问和手把手的 FDE 支持,在 90 天内协助团队将智能体部署至生产环境。该服务提供 Mastra Enterprise Platform 权限以及来自 Mastra 团队工程师的每周协作支持。如果智能体未能在 90 天内上线,用户仅需支付实施费用。
巴塞罗那超算中心 AI Factory Accelerator Programme 的部分服务现已通过 NVIDIA Inception portal 提供,为初创企业提供主权算力与技术支持。
感谢 @atomic_chat_hq 帮助将 Ming-3.0 引入本地 AI 工作流,让开源语音模型更加易用!
Ant Ling 表示蚂蚁百灵 Ming-3.0 获得了 SGLang-Omni 的首日支持,并借助相关实用指南帮助开发者将模型投入实际应用。
感谢 @AdinaYakup 分享 Ming-3.0,并帮助更多开发者发现我们的五个开源语音模型的无限可能!
通研院孵化的通衍灵智聚焦 Recursive Self-Improving Personal AI(递归自进化个性化智能),通过共享基础模型与轻量化 Personal LoRA 参数适配架构,探索让个人与组织在长期使用中积累专属智能资产。
蚂蚁百灵今日宣布开源 Ming-3.0 语音系列,共推出覆盖语音合成、音频理解与对话、语音识别三个方向的五款模型。Ming-3.0-tts 支持文字描述音色与导演模式的台词表演控制,Ming-3.0-audio-flash 和 tiny 可直接对长音频进行转写、总结和观点分析,Ming-3.0-asr-tiny 则通过高质量语料和上下文理解提升真实业务中的语音识别效果。
研究人员通过在一款开源模型中注入少量带特定触发词的微调数据,成功构建了一个低成本且能通过常规基准测试的高隐蔽后门模型。实验表明,该后门模型在接收到触发短语时会执行远程负载并窃取凭证,而在常规请求下表现完全正常。这凸显了直接下载和使用未经严格验证的开源修改权重所面临的严重安全隐患。
Drupal 创始人 Dries Buytaert 在 DrupalCon Rotterdam 2026 发表主题演讲,展示了 Drupal 在多语言支持、可视化页面构建器 Drupal Canvas、Drupal AI 及 Tool 模块方面的最新进展。演讲推出了全新的 Drupal AI 演示、基于 Tool 模块的 AI 助手集成方案,以及旨在缩小声誉差距的 Drupal 倡导计划。
Hugging Face 政策主管 Irene Solaiman 在 TechCrunch Disrupt 上表示,模型评估方法仍处于演变阶段,行业对内嵌评估员的信任度面临可复现性和标准化等挑战。她指出,当前评估正从单纯测试模型转向测试整个系统,而智能体评估不仅难度大且成本高。
Space Bunny was MiniMax M3.1 Flash #1 on OpenCode for 12 consecutive days, 106T tokens served Now available on OpenCode, free for the next 3 days
OpenAI 推出了最新模型,大幅提升了在 COBOL、Fortran 和 Visual Basic 等低资源编程语言中的软件构建与代码迁移能力。
推荐理由:原文公布了新模型在低资源编程语言和代码迁移上的具体评测基准与性能提升,读者可以据此评估模型在维护和现代化遗留系统时的实际能力。
Unity Catalog 通过支持 Apache Iceberg REST 规范的 REGISTER 与 UNREGISTER 操作,重新定义了开放目录并实现了无需数据搬迁的表迁移。该目录满足自持存储、完整功能及自由迁移三大开放要求,确保用户在客户自有存储中仍可享受自动优化和数据保护等高级特性。
Amazon SageMaker JumpStart 在 2026 年 1 月至 9 月期间新增了来自 30 个不同提供商的 100 多款开源模型。该机器学习中心提供模型发现与评估、一键部署及模型自定义等功能,支持通过控制台、SDK 或 Hugging Face 深度链接访问。
作者为华硕 ProArt P16 笔记本适配了 Arch Linux ARM 系统,解决了硬件驱动与 ACPI 问题,实现了与 Windows 持平甚至略优的 7-Zip 性能,并报告了 116.0 GiB 的统一内存池。通过 vLLM 在本地成功运行了 Qwen 模型并完成了各项基准测试。
亚马逊云科技(AWS)发布了 TorchNeuron 开发工具,允许开发者通过修改一行配置将 PyTorch 应用无缝迁移至其 Trainium 芯片,并计划将去耦合 Nvidia 的代码贡献给 PyTorch 社区。该工具旨在降低开发者使用 AWS 自研芯片的门槛,同时挑战 Nvidia 在 AI 软件栈生态中的主导地位。
MiniMax M3.1 Flash 现已上线 Ollama 并提供 Day0 支持。该模型由美国托管且具备零数据保留特性,可用于构建智能体。
TorchNeuron 为 PyTorch 在 AWS Trainium 上提供全新原生后端,支持 eager mode、torch.compile 以及分布式 API 等特性。
NVIDIA 宣布在欧洲首台百亿亿级超算 JUPITER 上完成了 104 量子比特的容错量子计算模拟,这是迄今为止规模最大、细节最完整的容错量子处理器模拟。该模拟验证了一种比以往方法少用 90% 物理量子比特的魔态培养方法,有助于在制造硬件前预测性能并加速药物发现等领域的量子应用。
AI 芯片初创公司 Tenstorrent 完成 15 亿美元新一轮融资,估值达到 62 亿美元。本轮融资由 Trace Capital 和 Innovation X 领投,资金将用于扩展针对开源权重 AI 模型和视频生成的定制芯片。
Together AI 推出了名为 Together Post-Training 的新服务,支持通过强化学习和监督微调在平台上构建定制模型。该服务提供专属 GPU 资源分配、可自定义的训练循环以及对多 LoRA 适配器的支持,首发兼容 Muse Spark Open、GLM 5.3、Kimi K3 和 Qwen 3.8-27B 等开源模型。
Inception Labs 推出 Mercury 3,这是目前能力最强的扩散大模型。该模型在多个基准测试中表现优于同类速度优化模型,运行速度达每秒 1,000 token 以上,支持 1M token 上下文,并已在 API 平台上线。
推荐理由:原文公布了新型扩散大模型的各项基准表现和定价,读者可以据此评估其在低延迟场景中的实际部署价值。
Cloudflare AI 推出了新型 System One 提取模型 Clairic,目前已在 Workers AI 上以预览版形式托管,并计划很快开源权重。Clairic 能够在单次前向传递中从非结构化输入中提取、计算、估计和预测数值,无需生成 token,相比传统 LLM 具有更高的准确性、更快的延迟和更低的成本。
推荐理由:该模型采用单次前向传递直接提取结构化数据,展示了在数据处理工作流中替代传统 LLM 的高效率和低成本路径。