技术方向
开放权重、能下载下来自己部署的模型，开源框架与 GitHub 上爆火的 AI 项目。
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蚂蚁集团旗下具身智能团队 Robbyant 发布 LingBot-VA 2.0，首个原生具身基础模型。该模型采用因果 DiT 架构，视频专家约 13.0B 参数（约 1.9B 激活），训练规模约 15.3B 参数，推理时每 token 约 2.5B 激活。模型引入多块预测（MCP）实现 2.3 倍训练加速，并通过前瞻推理将推理延迟降至 142 ms/chunk。在 RoboTwin 2.0 的 50 个任务上，干净与随机演示数据平均成功率分别达 93.8% 和 93.4%。
推荐理由：具身智能领域第一个从零预训练的因果视频-动作模型，将世界状态和动作统一在一个隐空间，异步推理优化到 225Hz，做机器人的值得仔细研究。
Greg Brockman@gdb精选AI 评分6666GPT-5.6 改变了我们对知识工作的看法。你的工作从处理单个任务转变为照看带有 AI 循环的系统。 在 @danshipper 的收件箱里，这看起来是这样的： GPT-5.6 扫过他的邮件，判断哪些值得他关注，研究相关背景，并为每封邮件附上简短摘要和拟好的回复。 Dan 批准、编辑，或者用 @usemonologue 口述他想改的地方。然后他就继续处理下一件事。 每轮扫查结束时，这个智能体会从 Dan 的修改和决定中学习，并记住它们，供下次使用。 今天我们发布 Tend，一个让你自己构建这类循环的实验。它是一个开源提示词和代码库，能把收件箱、招聘流程或客户支持队列变成你可以在 ChatGPT Work 中照看的系统。 先教 Tend 什么值得你关注。然后留意会发生什么：收件箱变得更轻松，指令变得更好，而你工作中的另一个循环也开始显现出来。
推荐理由：Greg 强调知识工作正从处理单个任务转向「照料系统」，Tend 开源项目把这个想法变成了可用的工具。对想用 AI 重构工作流的产品人和开发者很有启发，虽然还只是个实验。
Mira Murati@miramurati精选AI 评分6565Thinking Machines Lab 的存在是为了通过推进协作式通用智能来赋能人类。 我们正在构建多模态 AI，它能配合你与世界自然互动的方式——通过对话，通过视觉，通过我们协作时那种杂乱无章的方式。我们很兴奋，在未来几个月内我们将能够分享我们的首个产品，它将包含一个重要的开源组件，并对开发自定义模型的研究人员和初创公司有用。很快，我们还将分享我们最好的科学成果，以帮助研究界更好地理解前沿 AI 系统。 为了加速我们的进展，我们很高兴地确认，我们已筹集了 20 亿美元，由 a16z 领投，NVIDIA、Accel、ServiceNow、CISCO、AMD、Jane Street 等与我们使命相同的机构参与。 我们一直在寻找那些通过实践学习、将研究转化为有用之物的非凡人才。我们相信 AI 应当作为个人能动性的延伸，并且本着自由的精神，尽可能广泛而公平地分发。我们希望这一愿景能引起那些与我们同样致力于推动该领域发展的人的共鸣。如果是这样，加入我们。https://thinkingmachines.paperform.co/
推荐理由：Mira 的公司以 2B 融资和开源路线站上了今年 AI 创业的前排，虽然产品还没出来，但这笔钱和阵容本身就说明市场对多模态协作路线的信心。
美团万亿参数大模型 LongCat-2.0 正式开源，总参数 1.6T，平均激活约 48B，专为真实 Agentic Coding 任务设计。模型引入 LongCat 稀疏注意力机制与 N-gram Embedding，提升长上下文处理效率与 Token 级表示能力。LongCat-2.0 是业界首个在五万卡国产算力集群上完成推理的万亿参数模型，从模型架构、芯片适配到部署策略进行深度协同优化，支持百万上下文高效推理。开源同步提供 BF16、FP8、INT8 等多精度版本及针对国产算力极致优化的推理代码。
推荐理由：国产算力跑万亿模型的第一份完整开源答卷，代码、芯片适配细节全公开，做国产大模型落地的直接抄作业。
Sequoia 合伙人 David Cahn 更新 AI 基础设施支出估算：2026 年全球投入达 1.5 万亿美元，行业需产生 3 万亿美元收入才能回本。Anthropic 年化收入（ARR）达 600 亿美元，OpenAI 2025 年收入 130 亿美元（11 月称 ARR 200 亿美元），但缺口仍大。Apollo 首席经济学家指出，谷歌、Meta、微软、亚马逊均预测 2028 年自由现金流加速，但风险在于更多组织转向更便宜的开放权重模型（尤其中国模型），且 OpenAI 最新模型编码任务 token 效率提升 54%，导致 token 价格持续下降。若超大规模厂商现金流目标落空，可能引发经济衰退和标普 500 回调。
推荐理由：Sequoia和Apollo的经济学家同时拉响警报，AI基建支出今年1.5万亿美元，需要3万亿收入才回本。这不是唱衰，是给产品人一个倒计时，开源模型和掉价的token让这账更难算。
微软发布 Aurora 1.5，对开源 Aurora 地球系统基础模型进行重大扩展，新增 22 个天气变量（原 4 个）、支持小时级时间分辨率和概率集合预报，已在 GitHub 开源并放出的 Hugging Face 模型检查点。
推荐理由：原文来自模型发布方，给出新增变量数、小时级分辨率和与 ECMWF 集合的对比数字，读者可据此评估其在能源等场景的适用性。
Prime Intellect 发布 verifiers 0.2.0，预览重写后的 v1 核心，将环境解耦为 taskset、harness 和 runtime，任意 taskset 可在任意兼容 harness 下运行。
推荐理由：原文给出任务集、执行框架与运行时三层解耦的设计细节和训练案例，读者可以据此评估这套抽象是否适配自己的智能体训练流程。
Ollama 让开源模型在本地或云端轻松运行，保持体验一致。目前拥有890万开发者、6.7万集成，并与各大模型实验室及硬件供应商建立合作。B轮融资由Theory领投。
推荐理由：Ollama B 轮融资公布 890 万开发者，这个数字让我觉得本地模型运行时已从极客玩具变成主流基础设施，做开发者工具的人该重新审视这块的生态价值。
OpenBMB@OpenBMB精选AI 评分7171推荐理由：社区开发者用 MiniCPM 轻量模型做的本地数学助手，LaTeX 输入变得像聊天一样自然，是个小而美的端侧实用案例。
蚂蚁灵波开源新一代实时交互世界模型 LingBot-World 2.0（14B 参数），支持施法、攻击、跳跃等丰富角色动作及文本驱动事件（如切换场景、召唤风暴），内置 Pilot Agent 与 Director Agent 实现世界持续演化，并支持多人同时交互。模型采用因果预训练范式和混合双向自回归注意力掩码（MoBA），可稳定输出 720p/60fps 实时画面，长达一小时测试画质不衰减。通过一致性蒸馏与 DMD 降低采样成本，结合注意力 kernel 优化、混合并行推理、动态 KV 缓存调度和异步流媒体传输实现低延迟交互。模型权重及推理代码以非商用协议开源，SGLang 已适配，并提供 Reactor PC 端和灵光 APP 在线体验。
推荐理由：蚂蚁灵波这个开源世界模型把实时世界生成推到了小时级还不崩，720p/60fps实时交互，做开放世界游戏或自动驾驶仿真的团队值得上手测。
蚂蚁灵波科技正式开源LingBot-Video，这是全球首个基于MoE架构、面向具身智能的视频生成基础模型。总参数30B，推理时仅激活约3B，效率较同规模Dense架构提升约3倍。模型引入7万小时VLA、VLN、Ego等机器人数据，并通过多维强化学习奖励系统对齐物理合理性与任务完成度。在RBench上总分0.620，超越Wan2.6等模型；在Physics-IQ Verified评测中排名第一。可用于机器人动作预测、仿真数据生成等方向。
推荐理由：蚂蚁灵波开源了首个面向具身智能的视频基模，用MoE控制推理成本，对机器人仿真和世界模型研究是个真工具，做具身的可以跑起来了。
Robbyant 推出 LingBot-VLA 2.0，一个 6B 参数的开源视觉-语言-动作（VLA）基础模型。它以 Qwen3-VL-4B-Instruct 为骨干，采用 MoE 动作专家架构，通过 55 维规范向量统一表示不同机器人的状态和动作。训练数据涵盖约 60,000 小时高质量数据（50,000 小时机器人轨迹 + 10,000 小时第一人称人类视频），覆盖 20 种机器人配置。在 GM-100 双机械臂基准测试中，模型在多个平台上超越 π0.5 和之前版本。模型权重、代码和技术报告已以 Apache-2.0 许可开源。
推荐理由：蚂蚁Robbyant放出的开源VLA 2.0把通用机器人策略往前推了一步，60,000小时跨具身数据、统一动作空间和MoE设计对做机器人的团队是实打实的参考，不是又一个lab-only的demo。
LangChain 与 NVIDIA 发布 NemoClaw for LangChain Deep Agents 蓝图，组合 LangChain Deep Agents Code、NVIDIA Nemotron 3 Ultra 和 NVIDIA OpenShell 运行时，帮助企业构建可控的开源智能体系统。
推荐理由：原文给出评测数字和分层架构细节，读者可以据此评估开源智能体栈在成本与治理上的取舍。
OpenClaw 宣布正式成立美国 501(c)(3) 非营利基金会，目标是把项目作为开放、独立、社区驱动的开源项目长期托管，保持 MIT 许可。目前每周新增 450 万个 claw，是 GitHub 历史上增长最快的仓库之一，团队首次聘请全职员工并开放多个岗位。
推荐理由：官方宣布成立基金会并给出治理结构、员工与合作伙伴名单，读者可以据此了解 OpenClaw 的开放独立承诺如何落地。
Krea@krea_ai精选AI 评分6666Krea 2 的身份保留功能已发布，配套模型和 ComfyUI 节点也已上线。🔥
这正是我渴望的那种 ID 保留类功能。 我明天要出行，所以没法测试它。我很好奇它在风格化角色上的效果如何…… https://huggingface.co/conradlocke/krea2-identity-edit https://github.com/lbouaraba/comfyui-krea2edit
推荐理由：Krea 2的ID保持终于被社区做出来了，附带ComfyUI节点，想稳定控制角色一致性的人可以立刻用起来。
Hugging Face Storage 现为 SkyPilot 的一级后端。用户通过 `hf://` URL 和现有 HFTOKEN 即可将 Hugging Face Bucket（读写）或模型/数据集/Space 仓库（只读）挂载到 SkyPilot 任务中，支持 MOUNT（FUSE 懒加载）或 COPY 模式。SkyPilot 可将任务调度到 20+ 云、Kubernetes、Slurm 及本地集群的任意可用 GPU 上。Hugging Face 不收取出站及 CDN 费用，故跨云读取数据无额外成本。存储价格 $12–18/TB/月，低于 AWS S3 加出站费。Bucket 基于 Xet，增量检查点和模型变体仅存储和传输改动部分。
推荐理由：Hugging Face 和 SkyPilot 把存储和算力真正解耦了，跨云读取模型零出口费，用过 SkyPilot 的团队可以立刻省下那块 egress 账单。
Liquid AI 开源了 Antidoom，一种基于 Final Token Preference Optimization (FTPO) 的针对性修复方法，用于减少推理模型中的 doom loop（死循环）问题。该方法定位循环开始的第一个 token，训练模型选择连贯替代项，而不改变整体输出分布。在 LFM2.5-2.6B 上，硬数学和编程任务中的循环率从 10.2% 降至 1.4%；Qwen3.5-4B 上从 22.9% 降至 1%。整套流程可在数小时内完成，全部代码和数据集（LiquidAI/antidoom-mix-v1.0）已开源。
推荐理由：Antidoom 用一次训练就修复了小型推理模型常见的 doom loop，LFM2.5 和 Qwen3.5 的循环率从两位数掉到 1%，代码和数据全开源，自己训模型时可以直接加这一环。
Rohan Paul@rohanpaul_ai精选AI 评分7979推荐理由：中国正计划限制最前沿 AI 模型出海，不只 API 连开源权重也纳入管控。一旦落地，全球 AI 成本将上涨，模型市场按国籍分裂，开发者该重新评估开源依赖了。
Ethan Mollick@emollick精选AI 评分7979这是一个关键原因，我不期望前沿开放权重模型的流动会无限期持续，甚至不会持续更长时间。
推荐理由：路透社独家消息指向中国可能限制顶级AI模型出口，我认为这是开源生态的一次大地震，中国模型的全球扩散或将骤然收窄。
Ethan Mollick@emollick精选AI 评分7575介绍 MIRA。 一个可游玩、多人联机的世界模型。 一个 Rocket League 的梦想。 MIRA 基于用公开可用的机器人收集的 1 万小时数据进行训练，学习了一场四人游戏的动态。该模型根据你和其他玩家按下的按键，以 20 fps 实时运行。 由 General Intuition 和 @kyutai_labs 打造，并与 Epic Games 合作。未用于开发 Rocket League。 ▶️ 在 http://generalintuition.com/mira 游玩演示、阅读技术报告，并探索开源代码。 在 ICML 吗？来 111 号展位亲自体验，并与团队一起深入探讨结果。
推荐理由：世界模型终于跑通了实时多人游戏，20 FPS 的 Rocket League 梦境能直接上手玩，代码和报告都开源，做游戏和交互的值得试试。