英伟达与 MIT 团队基于 MiniMax H3 开源视频增强方案,最高支持 4K 重生成
英伟达与麻省理工学院组成的 Efficient-Large-Model 团队在 Hugging Face 发布视频增强项目 Open-H3-Regenerate-2K 的模型权重,配套推理代码已在 NVlabs/Sana 仓库开放。
英伟达与麻省理工学院组成的 Efficient-Large-Model 团队在 Hugging Face 发布视频增强项目 Open-H3-Regenerate-2K 的模型权重,配套推理代码已在 NVlabs/Sana 仓库开放。
国产开源文档解析模型OXR以1.3B参数量在OmniDocBench(97.18)、olmOCR-Bench(87.84)和DocParsingBench(87.76)三个榜单登顶,代码、权重和评测流程全部开源。
推荐理由:读者可了解1.3B小模型如何靠RSI自进化训练在文档解析三榜登顶,以及可插拔架构带来的部署取舍。
逐际动力更新开源具身工程底座FluxVLA Engine的第二版技术报告,相较9月首版新增在线强化学习后训练实验,并扩展仿真评测与真机部署覆盖范围。
SoMark 团队开源文档解析模型 OXR,主模型仅 1.3B 参数,在 OmniDocBench、olmOCR-Bench 和 DocParsingBench 上分别取得 97.18、87.84 和 87.76 分,均列第一。
对 Jeff Lindsay 的 webframe 评测显示,这个基于 Go 和 glaze 库的轻量浏览器 JavaScript 运行器抓取速度与 shot-scraper 相当,且无需捆绑浏览器引擎。但它存在 CSP 失败、0×0 视口、加载挂起、缺少 HTTP 元数据和浏览器控制有限等明显缺陷。该工具将网页当作程序执行,把 console.log() 输出到标准输出、异常输出到标准错误。
岩山科技旗下岩芯矩阵联合港科大、CMU等高校发布并开源EdgeRock-4B,在256K上下文下KV Cache固定为72MiB,相比源模型Qwen3.5-4B减少99.1%。
推荐理由:原文给出固定内存机制与吞吐、基准数据,读者可据此判断长上下文推理的显存成本能压到什么程度。
Nvidia 开源数据引擎 Flora,用于机器人视频标注,称标注一小时视频约 0.72 美元,而 GPT-6 Astra 约 88.50 美元。Flora 由三个微调的 Qwen3.5 模型组成,覆盖动作分段、描述和奖励评分三类标注,已在 GR00T 模型训练中每天标注最多 20 万小时视频,模型已在 Hugging Face 发布。
AI 初创公司 Recursive 发布首个语言模型 Flint,其开发过程几乎每一步都有名为 Eureka Machine 的 AI 系统参与,由它提出想法、搭建、测试并规划后续实验。
中电信人工智能科技有限公司星辰通用人工智能实验室发布并开源意图理解专用模型 Xing4.0-29B-Intent,同步开放 275.3 万条训练语料、模型权重与推理镜像。该模型将意图识别与参数抽取结合,输出 JSON 结构化结果,完整结果响应时延可达百毫秒级。在 6000 道题评测中总分 58,高于参评 18 款通用模型的最高分 49。
DeepSeek 以 Apache License 2.0 开源内部推理框架 DeepInfer,该框架是支撑 V4.1-Flash 模型大规模快速生成回答的服务软件。
NVIDIA 推出 Cosmos3-H-Dreams,这是首个基于临床胆囊切除术录像训练、支持实时运动学控制的生成式手术仿真器。它基于 160 亿参数的 Cosmos3-H-Embodied-Nano,经蒸馏得到四步与两步去噪两个 checkpoint,借助 FlashDreams 在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上交互运行。
VAST 开源 Project Eden 系列中的实时生成式渲染器 EdenLive,包含 5B、14B 模型权重(各含双向生成与少步流式生成两个版本)、实时流式推理代码、前端工作台和技术报告。
推荐理由:VAST 开源实时世界模型 EdenLive 的权重与推理代码,读者可据此了解生成式渲染与上游交互系统分工的架构思路。
VAST 发布并开源实时世界模型 EdenLive,在单张消费级显卡 RTX 5090、720P 条件下,5B 模型生成速度超过 24FPS,端到端延迟为百毫秒级,并支持分钟级连续生成。
清华大学 THUNLP 实验室联合面壁智能、OpenBMB 等团队开源智能体操作系统 PilotDeck 2.0,以 WorkSpace 工作舱隔离各项目的文件、记忆与任务,记忆支持查看、修改和删除。
推荐理由:原文给出了白盒记忆、后台执行和智能路由的具体机制与成本对比数据,可据此判断多项目 Agent 工作流的组织方式。
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个开源模型 Beam,采用 501B 参数 MoE 架构、每 token 激活 23B,支持 1M token 上下文,Apache 2.0 许可,面向编码与智能体场景。
推荐理由:原文给出 501B MoE 模型的架构细节、多精度基准与 vLLM、SGLang 部署配方,可据此判断自托管前沿模型的硬件门槛。
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,这是一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架,提出 Harnessed Agentic RL 范式,让部署时使用的 agent harness 直接参与训练。
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法,可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题,ProxySPEX 进一步利用层级结构,在约少 10 倍消融次数下达到 SPEX 同等性能。