微软 Skala 1.1 发布:训练数据增 2.5 倍,已接入 CP2K 并推进 Psi4、FHI-aims、ORCA、VASP 集成
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1,训练数据比首个公开版本多 2.5 倍,在 GMTKN55 的 55 个类别中 32 项排名第一,加权平均误差 2.8 kcal/mol,精度超过当前领先的全局(范围分离)杂化泛函而保持半局域泛函的计算成本。
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1,训练数据比首个公开版本多 2.5 倍,在 GMTKN55 的 55 个类别中 32 项排名第一,加权平均误差 2.8 kcal/mol,精度超过当前领先的全局(范围分离)杂化泛函而保持半局域泛函的计算成本。
VeRL-Omni v0.2.0 发布,通过 vLLM-Omni 的请求级批处理让 Qwen-Image FlowGRPO rollout 的 GPU 利用率从约 80% 升至约 100%,单次生成时间从 226s 降至 108s,减少 52%。
Hugging Face 发布教程,介绍 Sentence Transformers v6.0 新增的第四种模型类型 MultiVectorEncoder,用于 ColBERT 式晚交互检索。
推荐理由:官方教程系统讲解多向量晚交互模型的使用、检索质量与索引体积权衡,并给出可直接运行的检索和重排方案。
Hugging Face 发布 2026 年 1 至 8 月开源模型生态观察报告,指出 Hub 公开模型仓库从 243 万增至 296 万、数据集突破 100 万,但 85.6% 的模型终身下载不足 200 次。
推荐理由:报告用 Hub 下载、许可证与衍生模型数据区分关注度与真实采用,读者可据此校准自己对开源模型生态的判断。
推荐理由:原文给出 Harness 的插件化架构设计和 MIT 开源仓库入口,开发者可据此评估是否接入自己的 Agent 开发流程。
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 上线 ling-cookbook 仓库,为 Ling 模型系列提供指南、文档与实用技巧。该仓库定位是帮助用户充分发挥 Ling 模型系列的能力,目前仅公布了仓库用途,未披露具体模型版本或功能细节。
Hugging Face 组织的 ICML 2026 Open Reproductions 挑战赛(7 月 15 日至 8 月 2 日)中,1,221 名社区成员用 Claude Code。
推荐理由:原文复现了 ICML 2026 约三分之一的论文并给出具体的证伪案例,读者可以借此了解智能体驱动大规模同行审查的可能与局限。
AllenAI 的 OlmoEarth Studio 现已支持计算并导出 OlmoEarth 开源基础模型的 embedding 向量,源代码、模型权重和研究论文公开可查。
vLLM 宣布 Day-0 支持 Qwen3.8-2.4T-A95B,这是 Qwen 家族首个以开放权重发布的 Qwen-Max 级模型,基于 Qwen 3.5 架构开箱即用。
推荐理由:原文给出 Qwen3.8-2.4T-A95B 的架构细节、多精度权重和部署要求,读者可据此评估自建推理的成本与硬件门槛。
Mistral 宣布三项推进 AI 主权的举措:Mistral Regional Endpoints 正式可用,客户可选择推理在欧洲或美国运行;Mistral Priority Tier 进入公开预览,为关键业务负载提供自定义速率限制和带 SLA 的可用性承诺。
推荐理由:Mistral 把区域推理端点、SLA 优先级层与第三方开源模型接入放在同一套基础设施上,读者可据此判断主权 AI 的落地方式。
Moonshot AI's latest open-weight model, Kimi K3, is now available on Databricks through Unity AI Gateway. @Kimi_Moonshot Run Kimi K3 where your data already lives - governed, secure, and ready for custom AI apps and agents built with the data in your Lakehouse. Unity AI Gateway lets you deploy Kimi K3 with enterprise-grade access controls. Govern every call, monitor performance, and scale securely across your AI apps. Test Kimi K3 alongside other frontier models without changing your application code. The open-weight frontier just arrived on Databricks. Try it today. https://www.databricks.com/blog/kimi-k3-moonshot-ai-now-available-databricks-through-unity-ai-gateway
最新论文《Efficient Knowledge Distillation for LLMs》提出离线 top-K logits 缓存与融合分块 KL 损失两项改动,让教师模型无需与学生同时驻留显存,也不再生成完整的词表×序列长度矩阵。
NVIDIA 与 vLLM 团队宣布 Day-0 支持 Nemotron 3.5 Lightning,这是一个面向常驻智能体的开源混合 MoE 模型,总参数 30B、每 token 激活 3B,上下文最长 1M token,从 Nemotron 3 Ultra 蒸馏而来。
Meta 发布 30B 参数多模态开源模型 Muse Glimmer,由 Muse 蒸馏而来,采用 Apache 2.0 许可,主打本地智能体用途如编码、文档分析和个人助理。
推荐理由:发布方提供了架构细节、完整基准对比和多种部署路径,读者可以据此评估它在本地智能体场景的适配性。
Mistral 发布 Shieldstral,一个 3B 开源权重多模态安全分类器,将内容审核建模为策略自适应的问答任务,在推理时接受自然语言策略,无需重训即可适配文本与图像审核。它以 Apache 2.0 协议开放权重,在文本安全上匹敌最大 7 倍于其体积的开放审核模型,可在单张 16GB NVIDIA GPU 上运行,并输出经校准的连续安全分数。
推荐理由:原文说明了将审核策略写成自然语言问题即可在推理时切换的机制,读者可据此评估它替代固定分类审核模型的可行性。
Microsoft Research 发布开源框架 Orchard,核心是可复用的 Kubernetes 环境服务 Orchard Env,支持在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 内直接训练智能体。
推荐理由:官方开源了环境服务和三条训练配方,小参数量模型在 SWE-bench Verified 等基准上的具体结果可直接对照复用。
Releasing weights indiscriminately isn't safe. Neither is keeping capable models inside a few labs. We think there's a path between them. We haven't mapped all of it. Our new post covers the part we can see: how we assessed Inkling, and why access should widen in stages. https://thinkingmachines.ai/blog/a-safe-path-to-open-weights
Thinking Machines 提出安全开放权重的框架,认为发布安全取决于模型本身与其进入的生态,并据此发布了 Inkling 和 Inkling-Small 两个开放权重语言模型。
推荐理由:Thinking Machines 结合自家 Inkling 的发布评估,给出了分层开放权重与生态准备的安全框架,并指出数据过滤等仍开放的问题。
Today, we are releasing Inkling-Small. Inkling-Small achieves comparable performance to Inkling at a quarter of its size. It features 276B total parameters, 12B active. We are making the full weights available. https://thinkingmachines.ai/news/inkling-small/ Fine-tune it on Tinker today, or chat with it in text, image, and audio on Tinker Playground.
推荐理由:原文给出参数规模、权重开放和在 Tinker 上微调与对话的入口,读者可评估其部署与使用路径。
IBM Research 基于 UC Berkeley Sky Lab 的 K-Search 框架扩展出 MLX 后端,并设计结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,让进化式内核搜索把已有 CUDA 内核当作知识库适配到 Apple Silicon。
推荐理由:K-Search 把 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon,读者可了解跨平台内核搜索的方法与实测数据。
vLLM 联合 PyTorch、oneDNN 和 KleidiAI 社区完成 Arm CPU 服务栈的上游优化,新增预构建 wheel 与 Docker 镜像、chunked prefill、前缀缓存、INT8 W8A8/W4A8 推理,并支持 GPT-OSS、Whisper 和 Qwen 3.5/3.6。
Together AI 宣布与 Moonshot AI 达成战略合作,成为其模型发布平台,Kimi K3 现已在 Together AI 上线,未来 Moonshot 的开放权重模型也将同步提供。
推荐理由:Together AI 官方公布与 Moonshot AI 的合作安排,开发者可据此了解 Kimi K3 的开放接入方式和推理、微调选项。
vLLM 宣布对月之暗面 Kimi K3 提供 Day-0 高效支持。Kimi K3 是 2.8 万亿参数的 MoE 多模态模型,每 token 激活 896 个专家中的 16 个,基于 Kimi Delta Attention 与 Attention Residuals,支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由:vLLM 官方详述 Kimi K3 的服务适配与内核优化,读者可以据此了解 2.8T 混合 MoE 的生产部署配方和性能数据。
For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter. AI will transform every industry, power every company, and be built by every country. Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty. The world needs both frontier closed models and frontier open models. https://images.nvidia.com/pdf/Open-Weights-and-American-AI-Leadership.pdf
让 AI 变得有用的知识是分散的。它存在于科学家、工程师、临床医生、企业之中。AI 要想从分布式知识中受益,自身就必须是分布式的。同意 Jensen 的观点,这是值得构建的未来。
For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter. AI will transform every industry, power every company, and be built by every country. Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty. The world needs both frontier closed models and frontier open models. https://images.nvidia.com/pdf/Open-Weights-and-American-AI-Leadership.pdf
Hugging Face 宣布 Diffusers 原生支持 Nunchaku Lite,可像普通模型一样用 from_pretrained() 加载 SVDQuant 4-bit (W4A4) 检查点,无需单独推理引擎或本地 CUDA 编译,内核经 kernels 包从 Hub 下载。
推荐理由:Diffusers 原生支持 Nunchaku 4-bit 推理,附带基准数据和自己量化模型的完整流程,适合关注消费级显卡跑扩散模型的读者。
Together AI 推出 Dedicated Model Inference 平台,为在生产中运行开放权重、授权闭源权重和微调模型提供统一服务。
Pollen Robotics 发布开源低成本系统 Grabette,用手持夹持器录制约 490€ 的演示数据,无需机器人或遥操作设备,即可自动转成 LeRobot 格式的机器人可用数据集。
Today, we are introducing Inkling. Inkling reasons efficiently across text, image, and audio modalities. We are making the full weights available. https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/ Available today for fine-tuning on Tinker. Play with it in the Inkling Playground. 🧵
推荐理由:Thinking Machines 发布首个模型 Inkling,开放全部权重并支持 Tinker 微调,可关注其跨模态推理的落地方式。
推荐理由:原文给出多模态能力、开放权重和两个可用入口,读者可以据此了解获取和试用方式。
Thinking Machines Lab 发布多模态 MoE 模型 Inkling,Together AI 在发布当天通过 Serverless 提供托管推理,支持 1M 上下文窗口和 OpenAI 兼容 API。
推荐理由:原文给出 Inkling 的架构细节、参数规模和初步评测数据,读者可以据此判断其推理与多模态能力是否适合接入。
vLLM 宣布 Day-0 支持 Thinking Machines Lab 的 1T 参数多模态模型 TML Inkling,提供 thinkingmachines/Inkling-NVFP4 和 BF16 两个版本。
推荐理由:官方详解了 Day-0 支持背后的 sconv 缓存、TP 分片和 MTP 处理等优化,读者可迁移到类似新架构的推理部署。
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 新建仓库 AKernel,定位为面向 Agents 的可编程数据中心级基础设施。该仓库目前仅给出这一句项目描述,未披露模型、参数或性能细节。
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 上线新仓库 sandboxd,定位为沙箱运行时守护进程(sandbox runtime daemon)。目前仓库仅提供这一句说明,未披露具体功能、支持平台或开源许可等细节。
Thinking Machines Lab exists to empower humanity through advancing collaborative general intelligence. We're building multimodal AI that works with how you naturally interact with the world - through conversation, through sight, through the messy way we collaborate. We're excited that in the next couple months we’ll be able to share our first product, which will include a significant open source component and be useful for researchers and startups developing custom models. Soon, we’ll also share our best science to help the research community better understand frontier AI systems. To accelerate our progress, we’re happy to confirm that we’ve raised $2B led by a16z with participation from NVIDIA, Accel, ServiceNow, CISCO, AMD, Jane Street and more who share our mission. We’re always looking for extraordinary talent that learns by doing, turning research into useful things. We believe AI should serve as an extension of individual agency and, in the spirit of freedom, be distributed as widely and equitably as possible. We hope this vision resonates with those who share our commitment to advancing the field. If so, join us. https://thinkingmachines.paperform.co/
Thinking Machines Lab 发表文章,主张构建延伸人类意志与判断的 AI,认为当前多数模型集中训练后固化,未受使用者塑造。公司提出训练强模型、提供可微调模型权重的工具、开发原生多模态交互模型、发布研究等四个技术方向,并将对齐视为分散在多元模型生态中的持续过程。
Mistral 发布首个具身导航模型 Robostral Navigate,8B 参数,仅靠单个普通 RGB 摄像头、无需 LiDAR 或深度传感器,在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率,比最佳单摄像头方案高 9.7 分、比最佳多传感器方案高 4.5 分。