Nous Research 发布 Arete-27B,将 Qwen3.8-27B 宣传内容比例降至 0.9%
Nous Research 发布基于 Qwen3.8-27B 监督微调的 27B 开源权重模型 Arete-27B,在其 803 条提示词评测中,包含宣传内容的回答比例从 22% 降至 0.9%。
Nous Research 发布基于 Qwen3.8-27B 监督微调的 27B 开源权重模型 Arete-27B,在其 803 条提示词评测中,包含宣传内容的回答比例从 22% 降至 0.9%。
Google AI 开源 Elephant-Goldfish Model(EGM)插件,让编码智能体先编写规格,再由无对话历史的新子智能体进行审查。
物理智能开源平台 Hitch Open 在第九届中国国际进口博览会临港展示区面向全球正式开源发布。现场由上海交通大学—上海创智学院高岳教授团队借助 Hitch Open 完成 AI 自主决策机器人乒乓对打挑战,以 142 拍刷新该项目世界纪录,该平台聚焦真实物理环境下的感知、决策与行动。
Nous Research 使用约 53 million tokens 对 Qwen3.8-27B 进行监督微调,发布开放权重模型 Arete-27B,将其自建测试中的宣传率从 22% 降至 0.9%。
Buoyant 发布开源项目 Kinference,为 Kubernetes 与 vLLM 提供策略驱动的推理控制面,当前版本为 v0.1.0-alpha.7,采用 Rust 编写并以 Apache 2.0 许可发布。
AFK AI 团队的 Comma 采用单 Router 加多 Worker 架构,让用户在一个对话中并行推进任务,并由 Agent 汇总结果。系统通过 Salix 接入微信、Signal、iMessage、Linear 等渠道,支持 BYOK、Codex 和 Claude Code,还可离线运行并持续更新专属小模型。
推荐理由:文章以任务并行、跨应用接力和长期记忆三个场景,呈现 Comma 的单 Router、多 Worker 架构如何落地。
苹果研究团队在 arXiv 提交论文,披露并开源人形机器人自主控制系统 HALO,并在宇树科技 G1 上进行真实环境验证。系统以千问 Qwen3.6-35B-A3B 进行任务编排、Qwen3.5-2B 生成动作,Tracker 以每秒 50 次运行;6 个真实环境中的 360 次单项任务平均成功率为 91%,3 种长序列复合任务平均成功率为 70%。
推荐理由:论文公开了 HALO 的分层控制架构与代码,并提供真实机器人任务的成功率数据,便于理解感知、动作生成和策略跟踪的协同方式。
Zyphra 发布开源 ZYFA,提供面向 AMD Instinct MI355X 的 FP8 e4m3 与 BF16 长上下文 prefill attention kernel。
Thinking Machines Lab 发布第二代开放权重模型 Inkling 2 Small,总参数量为 594B,每次推理激活 17B,支持 100 万上下文和可调思考力度。
推荐理由:文章梳理了 Inkling 2 Small 的架构、训练和评测表现,并分析其使用 Kimi K3 轨迹带来的开源生态影响。
腾讯轻量云团队开源云端自进化 AI 研发平台 LoopForge,面向真实研发团队中的 Coding Agent 协作。该平台集 7×24 小时云端工作区与多角色能力,旨在改善断流、上下文割裂和开发质量问题。
Thinking Machines Lab 正以 400 亿美元投前估值筹集 50 亿美元。该公司此前以超 100 亿美元估值完成 20 亿美元种子轮融资,后来按 500 亿美元估值的融资尝试因谈判破裂告吹。
推荐理由:报道同时给出新一轮融资目标、估值变化与开放权重计划,可用于观察该实验室的资本和模型研发节奏。
Google Research 发布 Agile Deliberation 框架,通过人机协作方式界定“健康食品”“付费游戏诱导”等主观概念及其边界。
百度发布开源基础模型 ERNIE 5.5 Flash Base,采用 MoE 架构,总参数量 280B,每个输入激活 14B 参数。模型预训练使用 33.5T tokens,训练上下文最高为 128,000 tokens,微调和推理设计支持最高 1 million tokens;其权重以 FP8 和 BF16 格式在 Hugging Face 提供。
百度发布 ERNIE 5.5 Flash Base,这是一款总参数量 280B、每个 token 激活 14B 参数的文本稀疏 MoE 基础模型。模型提供 128K 训练上下文和 1M 微调及推理上下文,权重以 FP8 和 BF16 形式发布在 Hugging Face 与 ModelScope,并支持通过 SGLang 和 vLLM 部署。
百度开源 ERNIE 5.5 Flash Base 基座模型,采用 MoE 架构,总参数量 2800 亿,每个 Token 激活 140 亿参数。模型使用 33.5 万亿个 Token 完成预训练,预训练上下文长度最高达 128K,微调与推理阶段支持最长 100 万 Token 上下文。
SonnetDB 5.0.0 于 2026 年 11 月 4 日正式发布,重点增强 SQL、关系事务、精确类型、.NET 数据访问及九模型 MCP 工具读写能力。该主版本还改进了查询执行、资源控制、持久化恢复与管理体验。
百度正式开源文心5.5 Flash Base(ERNIE 5.5 Flash Base),采用 MoE 架构,总参数量2800亿,每个 Token 激活140亿参数。
推荐理由:文心5.5 Flash Base公开了模型架构、训练规模与关键优化,为开发者评估其能力边界和微调价值提供了具体信息。
DeepSeek Harness 的非官方开源协作插件 DSH Sessivra 发布 0.3.0-dev.26,新增同页面会话分屏。左右会话分别保留草稿,用户可将侧栏会话拖到视图边缘,通过预览落点完成拆分,并继续横纵嵌套。
Anthropic 正在研究开源系统 FlashProve,通过密码学证明确认特定输出是否来自指定 AI 模型。研究人员发布了技术规范和部分可用代码,并允许模型实验室公开不泄露权重的指纹;研究仍在进行,目前没有部署计划。
qModel 算法模型平台开源版 v1.4.3 发布,新增通过 API 获取输入参数的能力。版本更新旨在减少多参数调用时反复查阅接口文档的负担,并提升多层 JSON 返回结果中各字段的可读性。
开源项目 TVPort 基于 nxnative 工具包并使用 Claude Opus 5.5 构建,可让《超级马力欧:奥德赛》在 Apple TV 4K 上原生 60FPS 运行,仅偶有轻微卡顿。项目目前仅测试少数游戏,不附带游戏文件,玩家须从正版卡带提取数据并使用改装 Nintendo Switch;高硬件需求作品可能因第三代 Apple TV 4K 过热降频而难以流畅运行。
中国科学技术大学周少华教授、熊鹏特任研究员团队发布开源 RNA 序列基础模型 structRFM,相关成果于 11 月 5 日发表于 Nature。模型基于约 2100 万条计算注释的序列—二级结构配对数据预训练,在零样本同源性分类、二级与三级结构预测、剪接位点预测等任务中改善了性能。
webAI 发布基于 IBM Granite 4.2 8B 后训练的 TwIL-8B 推理模型,参数量为 8.79B,MATH-500 得分 98.2。模型提供 Balanced 和 Verbose 两个版本,Q4_K_M 构建为 4.98 GiB,支持在 CPU 或显存较小的 GPU 上运行。
Ricursive Intelligence 发布 Ripple-65B Preview,这是一款面向智能体编程的 65B 稠密开源权重模型,采用 Apache 2.0 许可,预训练规模为 12T tokens,上下文窗口最高达 1M。
CloudOpsBench 1.0 是面向 AWS 云端 DevOps 任务的开源基准,由 experienced DevOps engineers 构建,包含 45 项任务。
Anthropic 发布开源研究原型 FlashProve,通过 zkSNARK 证明 AI 响应是否由指定模型生成,同时不暴露模型权重。该系统目前只支持最长 1,024 tokens 的上下文,并仅适用于模型选择最高概率下一 token 的场景。
Anthropic 发布 FlashProve 开源研究原型,尝试用密码学证明让用户核验远程 API 输出是否来自指定模型权重。该原型基于 zkSNARK,实验使用公开 4-bit 权重的 Llama 4 Maverick,证明生成速度约为 110 tokens/秒,单个 1,024-token 请求的证明约为 19 MB,验证在 24 线程 CPU 上约需 17 秒。
招商局狮子山实验室发布具身推理视觉语言模型「驭物™ Lion-ER-35B-A3B」,总参数约35B,每个Token仅激活约3B参数,并在十项具身相关基准上实现全部指标提升。
Tencent WeChat Vision 团队发布开源视觉语言模型 WeVisOne-VL,提供 2B 和 4B 两个版本,将检测、OCR、计数、指向、分割与 alpha matting 整合到单一模型中。
openJiuwen AgentMemory 0.2.0 正式上线 OmniMem-Lens,通过视觉与 ASR 语音流按真实事件组织长视频记忆,并建立 L1、L2、L0 三层记忆结构。
Anthropic 发布开源研究原型 FlashProve,通过 zkSNARK 证明回复来自已承诺权重的模型,同时不泄露权重。FlashProve 在 Llama 4 Maverick 的 400B MoE 模型上使用 1 张 H100 实现约 110 tokens/second 证明,生成 18.78 MB 证明,并可在 CPU 上用 17 秒完成验证。