InternLM/SpatialASM
上海人工智能实验室 InternLM 团队发布 SpatialASM 框架，通过两阶段训练将主动空间心智化（ASM）能力内化进 LVLM，使模型能主动规划视角并想象缺失的空间证据。
#开源/仓库
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上海人工智能实验室 InternLM · 新项目AI 评分4848
Reflection Blog精选AI 评分7676 Reflection 发布 501B 开放权重模型 Beam
Reflection 发布首个开放权重模型 Beam，这是一个总参数 501B、激活 23B 的稀疏 MoE 模型，面向编码、推理和智能体任务。Beam 在 23.8 万亿 token 上预训练，并用 10.5K 块 NVIDIA GB300 GPU 进行了 4 周高算力 RL 训练，生成超过 1 亿次 rollout。
推荐理由：Reflection 公开 Beam 的 501B MoE 架构与高算力 RL 训练细节，可据此了解开放权重模型在编码与智能体方向的最新进展。
Prime Intellect Blog精选AI 评分6060 Prime Inference：面向前沿开源模型的高速可靠推理服务
Prime Intellect 发布 Prime Inference，提供 serverless 端点和预留容量的前沿开源模型推理服务，支持跨数据中心自动故障转移和 OpenAI 兼容接口。
推荐理由：原文披露了 Prime Inference 的架构取舍与实测数据，可了解长上下文智能体服务的工程路径。
PyTorch BlogAI 评分3434 用 TLX 优化 Jagged Flash Attention：迈向 Blackwell 上的 SOTA FA4 之路
针对 Meta 生成式广告模型（GEM）背后的 Jagged Flash Attention 注意力内核，团队用 TLX（Triton Low-level Extensions）在 NVIDIA Blackwell（B200）上重写，代码约 3.2K 行，比 FA4 的约 10K 行 CuteDSL 少约 3 倍。
Browser Use BlogAI 评分3838 2026 年最适合 AI 智能体的浏览器基础设施
Browser Use 博客对比了 Browser Use、KERNEL、Browserbase、Steel、Browserless、Anchor、Hyperbrowser 七家浏览器基础设施服务商，覆盖可靠性、性能与规模、开发者体验和成本四个维度。
Anthropic Research精选AI 评分7474 Claude 形态的科学
物理学家 Matthew Schwartz 在 Anthropic 客座文章中提出“Claude 形态”问题思路，即寻找最适合当前 LLM 能力的问题，而非让模型像人类科学家那样工作。他据此构建开源工具包 BootLoops，用于定量科学中的精确计算，并在生态学、群体遗传学、语言学等领域与专家合作取得进展。文中还给出应对模型虚报完成、时间估计失准等失败模式的具体经验。
推荐理由：作者以第一手实践复盘如何为 Claude 设计适配问题，并给出跨学科协作与工具化的可迁移方法。
上海人工智能实验室 InternLM · 新项目精选AI 评分6060 InternLM/InstantFusion
上海人工智能实验室 InternLM 开源 InstantFusion，通过共享隐空间把不同扩散模型的隐变量对齐，使去噪轨迹可以组合。方法用 Sigma 条件编码器与解码器把两个模型的隐变量映射到共享空间，训练结合重建、交叉重建、隐空间对齐和去噪速度对齐损失，可实现不同步数预算模型间的接力加速、多偏好组合以及跨模型 OPD 蒸馏。
推荐理由：上海人工智能实验室开源 InstantFusion，给出跨扩散模型共享隐空间与模型接力去噪的完整训练和推理代码。
上海人工智能实验室 InternLM · 新项目AI 评分3131 InternLM/ResOPD
上海人工智能实验室联合上海交大等发布 ResOPD，一种稀疏在线策略蒸馏方法：精确积分教师 Top-k 粗分布，仅对尾部残差采样，复用同一稀疏教师载荷且不增加教师前向。
上海人工智能实验室 InternLM · 新项目AI 评分3333 InternLM/AdvancedMathBench
上海人工智能实验室 InternLM 团队发布 AdvancedMathBench，用于评估语言模型构建与验证高等数学自然语言证明的能力，覆盖本科与资格考试水平。
vLLM Blog精选AI 评分6565 拆解 vLLM：分离式推理实践指南
vLLM 官方发布分离式推理实践指南，把 prefill、decode 和 CPU 侧渲染拆成独立服务，并给出 vLLM v0.31.0 及以上的部署命令。文章说明 P/D 分离主要提升 goodput 而非峰值吞吐，KV cache 传输速度是关键前提，并给出 L40S 双卡实测中 collocated 与 P/D 的 p99 ITL 对比。
推荐理由：vLLM 官方拆解分离式推理的适用场景与代价，并给出可复现的部署命令和实测数据。
NVIDIA Newsroom精选AI 评分7474 NVIDIA 发布开放智能体安全平台，覆盖从测试到部署
NVIDIA 发布 Open Agent Safety Platform，由开源软件 OpenShell 与 Sentry 参考系统设计组成，为智能体提供全栈治理与控制。
推荐理由：NVIDIA 把智能体安全边界从模型层挪到运行时与硬件层，读者可据此判断企业级智能体治理的落地路径。
上海人工智能实验室 InternLM · 新项目精选AI 评分6262 InternLM 开源 Intern-Decision：把状态与多类型问题转成带概率的决策
上海人工智能实验室 InternLM 开源 Intern-Decision，可将状态、可选图像和多个带类型的问题转成带概率的决策，支持 choice、score 和 noul（是/否）三类问题，通过微调 Qwen3.5 的语言主干并冻结视觉塔与投影器实现。
推荐理由：上海人工智能实验室开源 Intern-Decision，给出训练、推理与校准的完整流程和七套基准结果，可据此判断决策概率建模的可用性。
Baseten Blog精选AI 评分6060 用 Baseten Loops 在 LangSmith 轨迹上做微调
LangChain 在 Interrupt 26 大会上发布 LangSmith Fine-Tuning，可将 LangSmith 中的 Agent 轨迹转成监督微调数据集，训练与部署都跑在 Baseten 上。
推荐理由：原文给出了从 LangSmith 轨迹到微调数据集的完整链路，读者可据此判断自有 Agent 数据能否直接转成部署模型。
vLLM Blog精选AI 评分6262 vLLM 中的水印技术
vLLM 现已支持基于 Gumbel-max 算法的无失真文本水印，并集成到 Model Runner v2 的采样管线中，同时支持投机解码。实现将伪随机数生成、Gumbel 变换与 argmax 归约融合进单个 GPU kernel，在 Qwen3.5-27B 上跨 batch size 1–256 的吞吐变化在 −1.1% 到 +2.0% 之间。
推荐理由：vLLM 把无失真文本水印接进采样管线，读者可了解其算法取舍与吞吐开销。
Liquid AI BlogAI 评分4040 LFM2.5-VL-DSpark：在边缘设备及更多场景加速视觉语言模型
Liquid AI 发布实验性草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark，为其视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加速解码，GPU 解码吞吐最高提升 2.66×、边缘设备最高 3.13×，端到端吞吐分别最高提升 2.27× 和 2.62×，且不改变输出质量。
Comfy BlogAI 评分4848 让 MiniMax H3 视频 VAE 提速 2 倍
MiniMax H3 视频 VAE 编码最高提速约 2.2 倍、解码提速约 1.4-2.7 倍，1344x768、129 帧的编解码往返从 24.3 秒降至 12.7 秒。
vLLM Blog精选AI 评分6666 vllm-metal 发布：在 Apple Silicon 上实现并发推理服务
vLLM 官方发布 vllm-metal，把 vLLM 的 V1 调度器、分页 KV 缓存和 OpenAI 兼容服务端带到 Apple Silicon，由 MLX 与 Metal 负责执行。
推荐理由：vLLM 官方把调度器与分页 KV 缓存搬到 Apple Silicon，读者可据此判断 Mac 本地并发推理的可行边界。
LlamaIndex BlogAI 评分5959 LiteParse 更新：2026 年 9 月
LlamaIndex 发布 LiteParse 9 月更新，通过 PDFium 定制优化将文本提取提速 20-25%，实测 2.8ms/页提取文本、3.9ms/页渲染 markdown。
Microsoft ResearchAI 评分4242 借助 RetroChimera 在大规模上改进小分子合成预测
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于图神经网络的 NeuralLoc，用学习式重排序整合两者互补预测，在常见与罕见反应类型上均表现强劲。
蚂蚁 inclusionAI · 新项目精选AI 评分6262 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ming-Image 0.1 视觉设计生成模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ming-Image 0.1 系列，包含两个 6B 参数模型：Ming-Image-0.1-Design 生成 UI、信息图、海报等完整视觉设计，Ming-Image-0.1-Design-Layer 将扁平设计图分解为可独立编辑的透明图层。
推荐理由：开源视觉设计生成与图层分解模型，附可复用的提示词改写流程和 Agent 技能，适合关注设计自动化的人参考。
蚂蚁 inclusionAI · 新项目精选AI 评分7272 蚂蚁 inclusionAI 与清华开源 Realtime-Venus 全双工交互系统
蚂蚁 Venus Team 与清华大学开源 Realtime-Venus 全双工交互系统，包含 9B 的 Realtime-Venus-Omni 与 Realtime-Venus-Audio 两个模型，以及负责后台任务执行的 Realtime-Venus-Harness 运行时。
推荐理由：可了解全双工对话模型与异步任务框架如何组合，以及开源仓库提供的模型与运行入口。
上海人工智能实验室 InternLM · 新项目AI 评分3636 InternLM/SciDocBench
上海人工智能实验室发布科学文档理解基准 SciDocBench，含 124 道人工设计题目、7 大能力组与 19 个子任务，覆盖 5 个科学领域和中英文两种语言，共 496 个评测实例。
Prime Intellect Blog精选AI 评分6060 使用 NIXL 和 ModelExpress 在 4 秒内完成 GLM-5.2 RL 权重传输
Prime Intellect 用 NIXL 和 ModelExpress 重建 RL 权重传输，把 GLM-5.2 的权重同步从 NCCL 基线的 86.1 秒降到 3.9 秒。
推荐理由：Prime Intellect 用 NIXL 与 ModelExpress 把 GLM-5.2 的 RL 权重传输从 86.1 秒压到 3.9 秒，工程细节可迁移。
EveryAI 评分3636 Every 员工作者如何开发出 Compound Writing
Every 员工作者 Katie Parrott 用两年时间教 AI 模仿自己的写作方式，并将这套方法做成开源插件 Compound Writing，帮助其他写作者按她的思路构思、起草和编辑。她 2023 年被裁后从每月 20 美元的 ChatGPT 订阅起步，最终把这套即兴习惯整理成体系化写作系统。
蚂蚁 inclusionAI · 新项目精选AI 评分6666 inclusionAI 开源 Agent 工作区 Choruz
蚂蚁 inclusionAI 开源 Agent 工作区 Choruz，支持 Codex、Claude Code 和 Muse，可在后台把用户交互轨迹异步转化为个性化基准用例，用于调整 harness、减少重复错误，并选择性地用自配置的更小模型执行部分任务。
推荐理由：官方开源了一个从真实交互轨迹生成个性化评测、再据此调整 Agent 配置的工作区，可了解其机制与边界。
上海人工智能实验室 InternLM · 新项目精选AI 评分7171 InternLM 发布统一多模态模型 InternLumina-U2
上海人工智能实验室发布 InternLumina-U2，一个把语言、图像、视频和 3D 纳入同一框架的统一多模态模型，采用 16B-A1B 的 MoE 架构，基于 LLaDA-2.0 MoE 扩散语言模型骨干。
推荐理由：上海人工智能实验室开源统一多模态模型，读者可了解其多码本离散表示与昇腾训练路径。
Zyphra ResearchAI 评分3939 PUFFER：面向持续演化语料的增量模糊去重
Zyphra Research 提出 PUFFER（Provenance-aware Updatable Fuzzy Filtering for Evolving Repositories），一种面向持续演化语料的增量模糊去重系统。它基于 MinHash-LSH 规则，将去重状态持久化在磁盘而非内存表中，增量加入新数据集的结果与全量重跑一致，并在索引中嵌入数据集来源信息以支持定向撤回。
蚂蚁 inclusionAI · 新项目精选AI 评分6262 inclusionAI 发布 LLaDA-UI：把块级扩散带到视觉语言 GUI 智能体
蚂蚁 inclusionAI 开源 LLaDA-UI，一个基于 MoE 的块级扩散视觉语言 GUI 智能体，端到端总参数约 16.7B，语言骨干为 LLaDA2.0-mini-base，视觉编码器为 SigLIP 初始化的原生分辨率 ViT。
推荐理由：蚂蚁 inclusionAI 开源扩散式 GUI 智能体，读者可了解其架构、跨平台训练数据与评测表现。
蚂蚁 inclusionAI · 新项目精选AI 评分6262 inclusionAI 开源 LLaDA-Image 图像生成与编辑模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 LLaDA-Image，一个 6B 参数统一图像生成与编辑模型家族，包含 50 步 Base 模型和 4 步蒸馏 Turbo 模型，支持文生图、VQ 条件生成、参考图编辑及中英文文字渲染。
推荐理由：6B 参数统一生成与编辑模型开源，附推理代码和蒸馏版，可据此评估自部署图像方案。
UK AI Security InstituteAI 评分3737 Optimal stopping: spending evaluation compute where it counts
AISI 开源 Python 包 optstop，可接入其 Inspect 评估框架，在模型性能估计足够精确时提前停止评估运行。测试中，optstop 在设定的每种条件下节省了 57% 至 97% 的计划运行量。它通过跟踪可信区间，按精度和稳定化两条规则停止采样，并在估计成功率低于 1% 时要求更多数据。
蚂蚁 inclusionAI · 新项目AI 评分2020 inclusionAI/LLaDA-Research
蚂蚁 inclusionAI 上线 LLaDA-Research 研究索引站，面向 LLaDA 2.x 模型族，集中发布模型、论文与技术博客，内容以 MDX 编写并作为静态站点部署在 GitHub Pages。
Liquid AI Blog精选AI 评分6262 LFM2.5-DSpark：从 H100 到 MacBook 最高 3.2 倍推理加速
Liquid AI 为 LFM2.5 家族三款模型发布 DSpark 草稿模型检查点，通过投机解码在不改变输出质量的前提下提升解码速度，GPU 上吞吐最高提升 3.18 倍，端侧最高 2.87 倍。
推荐理由：Liquid AI 公布三款 LFM2.5 草稿模型的实测加速数据，并说明验证损失与接受率脱钩的取舍。
Liquid AI BlogAI 评分3939 LFM2.5 Q4_0：面向边缘部署的量化感知蒸馏
Liquid AI 发布 LFM2.5-230M、350M、1.2B-Instruct 和 2.6B 的 4-bit Q4_0 检查点，采用量化感知蒸馏（QAD）训练，在保持 Q4_0 GGUF 低内存与高吞吐的同时恢复大部分量化损失精度，四款模型平均达到 BF16 的约 97%。
Prime Intellect BlogAI 评分3434 Prime Flash MoE - 为 Blackwell 优化的更快 MoE 内核
Prime Intellect 发布 Prime Flash MoE，一组为 Blackwell 优化的 CUDA 内核，通过避免中间张量落盘减少显存流量，速度最高达 PyTorch grouped GEMM 的 2.4 倍，在 4k-128k token 区间约 2.3 倍加速。
Zyphra ResearchAI 评分2626 ZUNA1.1：更灵活的 EEG 基础模型，用于去噪与超分辨率
Zyphra 发布 EEG 基础模型 ZUNA1.1，保持 380M 参数与 Transformer 扩散自编码器架构，训练步数提升至 4 倍，训练语料扩至约 350 万通道小时。
Air Street PressAI 评分7272 Poolside 的 Laguna S 2.1：模型工厂交付
Poolside 发布智能体编码模型 Laguna S 2.1，采用 MoE 架构，1180 亿参数、每 token 约 80 亿激活，支持最多 100 万 token 上下文，量化后可运行在单台 NVIDIA DGX Spark 上。
上海人工智能实验室 InternLM · 新项目精选AI 评分6565 InternLM 发布 Intern-S2-Mobius 35B 基础模型
上海人工智能实验室 InternLM 发布 Intern-S2-Mobius，一个基于 Mobius-v0 架构的 35B 基础模型，由 Xtuner 和 LMDeploy 实现。
推荐理由：原文给出知识推理解耦架构与近 4 倍端到端推理加速，读者可据此判断这一新架构的取舍。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何将数十年内核经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核知识迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：读者可了解如何把 CUDA 内核优化经验结构化迁移到 Apple Silicon，并看到注意力与 Mamba 内核的实测数据。
Liquid AI BlogAI 评分5555 LFM2.5-Encoders：长上下文下依然快，CPU 上也是
Liquid AI 发布两款双向编码器 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M，基于 LFM2 混合架构，支持 8,192 token 上下文，已在 Hugging Face 开放权重。
Goodfire ResearchAI 评分3636 用块稀疏特征提取器揭示视觉模型中的神经几何结构
Goodfire Research 提出块稀疏特征提取器（BSF），将模型激活分解为多维子空间而非 SAE 式的单条直线，在视觉模型中发现了可解释的多维特征，并能实现细粒度引导。研究显示模型中大多数概念都是多维的，BSF 对底层流形的还原保真度显著高于标准 SAE，且块稀疏原则也能提升 MFA 与 SMixAE 的还原能力。