统一 Radix 缓存:为混合模型前缀缓存构建单一树结构
LMSYS 团队提出 Unified Radix Cache,用单一 token 键控 radix 拓扑统一管理混合模型的 FULL、SWA 和 MAMBA 组件缓存,各组件独立执行路径、滑动窗口和检查点复用语义。
LMSYS 团队提出 Unified Radix Cache,用单一 token 键控 radix 拓扑统一管理混合模型的 FULL、SWA 和 MAMBA 组件缓存,各组件独立执行路径、滑动窗口和检查点复用语义。
SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供 Day-0 支持,该开源模型为 30B 总参数、3B 激活参数的混合专家架构,支持最长 1M token 上下文,可从 Hugging Face 下载 BF16 和 NVFP4 权重。模型支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码技术,并可通过 OpenAI 兼容 API 接入智能体工作流。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning,一款可定制的开源 30B 混合专家(MoE)模型,专为常驻智能体设计。相比同类开源模型,其 token 生成速度最高提升 4 倍,任务完成时间缩短 30%。该模型采用开放权重,支持用户微调以匹配特定任务,并可在 RTX PC、DGX Spark 及 Jetson 等设备上运行。
推荐理由:本地运行 30B MoE 模型并声称 4 倍加速,与开源路由器结合可自动分配任务到最合适模型,给控制推理成本提供了新路径。
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型,含 tiny 与 flash 两个尺寸及预训练、中期训练、合并(WSM)等阶段检查点。该系列采用混合线性注意力与稀疏 MoE 架构,总参数 7.9B,每 token 仅激活 1.3B 参数(128 个路由专家中激活 8 个)。
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型,并发布预训练、中期训练及合并(WSM)等阶段的检查点,支持继续预训练、微调与研究。Ling-3.0-tiny-base 采用稀疏 MoE 架构,含 128 个路由专家,每 token 仅激活 1.3B 参数,总参数量 7.9B,并原生混合线性注意力以高效处理长上下文。
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基座模型,采用高度稀疏(1/64)MoE 架构,含 512 个路由专家,每个 token 仅激活 8 个路由专家和 1 个共享专家,激活参数仅 5.1B(Non-emb)。
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型,并发布预训练、中期训练及合并(WSM)等多个阶段检查点。该系列采用高度稀疏(1/64)MoE 架构,512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个,激活参数仅 5.1B(Non-emb),总参数 124B,并原生结合 KDA 与 Gated MLA 混合线性注意力以高效处理长上下文。
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基座模型,采用高度稀疏(1/64)MoE 架构,512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个,总参数量 124B,激活参数仅 5.1B。该系列原生融合线性注意力,并以加权检查点合并替代传统学习率衰减。此次发布包含预训练、中期训练及合并(WSM)等多个训练阶段的检查点,支持继续预训练与微调,模型采用 MIT 许可证。
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型,并发布预训练、中间训练及合并(WSM)等多个训练阶段检查点,支持继续预训练、微调与研究。
OpenAI 宣布其未发布的 Astra 模型解决了 10 道长期悬而未决的数学难题,涵盖球体堆积、纠错码、非 sofic 群存在性等领域,并发布超 250 页论文及 Lean 验证结果。
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny,一款总参数 7.9B、每 Token 仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型,同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny,一款总参数 7.9B、推理时仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型,同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
Inception Labs 发布面向搜索管线的 Mercury 2,扩散式并行解码超 1000 tokens/秒,在 WideSearch 各步骤比 Gemini 3.1 Flash Lite 快近 2 倍、比 GPT-5 Mini 快 10 倍,定价 $0.25/M 输入、$0.75/M 输出。
ZCode针对GLM深度优化,今日上线Goal、Subagents、Remote Control与闲时任务四大功能。在Z.ai Code Bench测试中,GLM-5.2搭配ZCode较搭配Claude Code任务整体通过率高2.39%;ZCode缓存命中率超98%,叠加1.5倍限时额度加成后,GLM Coding Plan整体使用量接近常规额度的1.8倍。
本教程演示如何以 ComfyUI 为无头推理后端,构建端到端的 MiniMax-H3 视频生成工作流。通过 Python 直接构建执行图,支持文生视频、首尾帧条件生成和参考图像条件生成,并自动根据 GPU 显存选择 quality、balanced、squeeze 三种权重配置。流水线涵盖模型自动下载、节点模式校验、音视频联合解码与进度监控,无需图形界面即可复现实验。
Anthropic 正与潜在投资者接触,为可能成为史上规模最大的 IPO 做准备,计划今年 9 月或 10 月初正式上市。公司估值高达 9,650 亿美元,年化收入已超 470 亿美元,并淡化来自中国 AI 企业的竞争影响。Anthropic 还计划拓展 AI 在医疗和生物学领域的应用,但尚未公布具体 IPO 定价方案。
推荐理由:高管在IPO前向投资者淡化中国竞争,强调前沿模型与医疗应用,为理解其上市叙事和估值逻辑提供了具体线索。
微信基于小微推出朋友圈AI帮写与AI点评内测功能,前者可根据图片和已写文字生成3条朋友圈文案,后者可长按文字生成评价或快捷评论。作者认为这两个功能将AI置于社交核心位置,可能鼓励AI内容、破坏朋友圈自2012年确立的“记录美好生活”基调。公众号端小微还常驻首位,自动总结常看公众号文章,作者担忧这会反向影响创作者内容生产。
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 现已登陆 Ollama,可完全在本地设备上运行。该模型为 30B 总参数、每 token 仅 3B 激活的混合 MoE 开放模型,面向需要持续运行的智能体任务,支持最高 1M token 上下文,借助 MTP、DFlash 或 DSpark 推测解码获得最高 4x 吞吐提升,并可比同类开源模型快 30% 完成任务。
SaaS 估值整体承压,但每个细分赛道都跑出了 AI 龙头:CrowdStrike 以 34.4x 前瞻收入领跑安全(中位数 3.9x),Cloudflare 32.6x 对 17.5x,Shopify 11.3x 对 1.4x。
Databricks 介绍如何让 Genie Agents 同时基于结构化数据与文档运行,且不牺牲治理能力。文章探讨了构建自动化简单业务任务的智能体虽易,但要在统一治理框架下融合两类数据源、确保安全合规地执行查询,仍需解决数据权限、血缘追踪与策略管控等关键问题。
Microsoft AI 发布 MAI-Image-2.6,在 Arena 文生图排行榜上排名第二,超过 Meta、Google 和 xAI 的模型。该模型整体比 MAI-Image-2.5 提升 +79 Elo,其中文本渲染提升 +91 Elo,各评测类别均有提升;已在 Arena 开放体验,稍后登陆 MAI Playground,并将陆续接入 Microsoft Foundry 等产品。
英伟达宣布与Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs和KKR合作,建立独立融资平台,动员超5000亿美元第三方资本支持AI基础设施建设。
推荐理由:NVIDIA 将 AI 工厂论证为可复用的生产性资产,并联合大型金融机构建立融资平台,这对 AI 基础设施从项目融资转向长期资本市场的进程可能产生影响。
Meta 发布开源模型 Muse Glimmer,这是其自 Llama 4 以来首个开源权重模型,30B 参数,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 35,也是 Meta 首个采用 Apache 2.0 许可的模型。
推荐理由:Apache 2.0 许可和单 GPU 可运行的设计,使团队能在自有硬件上运行与更大模型接近的性能,部署成本与合规风险同时下降。
Manus 宣布将恢复独立运营,作为与 Meta 分拆的一部分并为遵守监管要求,部分用户在 2025 年 12 月 29 日(Meta 收购 Manus 当天)或之后产生的数据将于 2026 年 8 月 23 日 08:00 起至 8 月 24 日期间(SGT)被删除。
蚂蚁百灵正式开源 Ling-3.0-tiny,总参数 7.9B,每 Token 仅激活 1.3B,同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
我们最近将自动模式设为 Claude Code 的默认选项,这意味着你不再需要批准每一个操作。 但什么决定某个操作是否可以安全运行?看看它是如何工作的:
a16z 数据显示,计算机操作智能体在 OSWorld-Verified 基准上的最佳成绩已从一年前的 42% 升至 85%,超过人类测试者约 72% 的水平,Claude Fable 5 以 85% 领先。
Linear 发文讲解 Linear Agent 的构建方法,核心是不设计固定路径,而是用系统提示词、工具设计、产品模型和运行范围划出边界让智能体自主发挥。文章介绍了 system skills 按需渐进加载以控制上下文、拒绝直接暴露 SDK 等底层原语以换取可预测性,并说明为何从模型 API 向上自研 harness,以支持动态工具注入、上下文化的工具调用确认和异步子智能体执行等编排需求。
推荐理由:Linear 亲述 Agent 构建思路,涵盖系统提示词边界、system skills 按需加载和自研 harness 的取舍理由,方法可迁移到同类 Agent 设计。
SGLang 与 Meta Superintelligence Labs 合作,为 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持,该模型拥有 128k+ token 上下文窗口。
Meta 开源 30B 参数密集模型 Muse Glimmer,Apache 2.0 许可,支持视觉,可在 18GB RAM/VRAM 环境本地运行,定位于本地智能体与编码工作流。
推出 Muse Glimmer,一款开放权重、300 亿参数的模型,专为本地、常驻运行的智能体工作流优化。 与同尺寸领先模型相比,Muse Glimmer 在关键智能体用例和基准测试中表现出色,并设计为完全在消费级硬件(如 Mac 或配备高性能 GPU 的 PC)上运行。 秉承我们长期分享基础 AI 研究的传统,我们以宽松的 Apache 2.0 许可证发布模型权重。
我相信每个人都应能使用超级智能,我撰写了一篇长文,阐述 Meta 为所有人构建积极未来的理念与价值观。http://meta.com/thefutureisforeveryone
OpenAI 发布网络安全专用模型 GPT-5.6-Cyber,可通过 Daybreak Red 获取,用于授权的漏洞研究、漏洞验证和安全测试。该模型旨在应对网络防御窗口不断收窄的挑战,为安全研究人员提供专门工具。
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千问开放平台今日上线,面向生态伙伴和开发者开放手机、PC和AI眼镜三类终端的服务接入,首批覆盖物流运输、房产居住、本地生活、理财、汽车等十多个领域。用户可在对话中@相关服务或点击“圆点角标”进入智能体,完成从咨询、推荐到下单的完整流程。平台支持标准化协议接入、一键授权与端到端调测,并提供账号、AI支付、订单接入等基础设施。
作者耗时54小时开发并免费开放了一个聚合多家可信榜单的AI大模型综合排行榜LatentRank。该榜单采用Bradley-Terry成对比较算法,并加入先验限制小样本结果,以解决不同榜单规模、领先幅度和模型缺失带来的评分偏差。目前榜单前五名中,Opus 5超过Fable 5位居前列。
Meta Superintelligence Labs 首个开源模型 Muse Glimmer 现已在 Ollama 提供,为 30B 多模态模型,主打本地智能体工作负载,上下文长度 128K+,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:原文给出模型规格、本地接入命令和 Apple Silicon 性能数据,可帮助读者判断该开源模型能否承接本地编码与智能体工作流。
PromptArmor 分析称,供应商因成本优势和基准竞争力正转向国际与开源权重模型,DeepSeek V4 Flash 输入价 $0.14/M tokens,远低于 GPT-5.6 Sol 的 $5。
PromptArmor 披露针对 Zoom AI 智能体 ZoomMate 的攻击链:恶意 Skill 或间接提示词注入可让智能体连到攻击者服务器并执行命令,窃取会议记录、消息及连接器数据。攻击在用户点击 stop 或关闭 Zoom 后仍持续运行,且最终聊天输出看起来完全正常。作者称 ZoomMate 的联网环境属预期功能,无特定漏洞可披露,发文旨在提醒用户无严格网络沙箱的智能体风险。
OpenRouter 基于每周超 55T token 的社区消费数据,推出新版 Auto 路由器(openrouter/auto),其模型选择在多数任务和成本档位上优于旧版。新路由器按约 30 种任务类型匹配近 7 天社区实际消费的模型,支持 cost_tier 参数(low 至 max)并遵循账户隐私设置。在 MMLU Pro 等基准上,新默认档位在多数领域以更低成本达到旧版同等性能。
推荐理由:基于平台每周55T token的社区支出分布,新路由将模型选择众包化,基准显示默认档成本下降超60%且多数任务性能不减,适合调用量大的应用。