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今天10月22日周四1 条
  1. elvis75

    Recursive SI 发布首个模型 Flint,这是一个 40B MoE、2.5B 激活参数的本地编码模型,以 Apache 2.0 开源权重发布在 Hugging Face。

    引用Richard Socher@RichardSocher

    Introducing Flint, @Recursive_SI’s first model: a fast local coding model built with our automated research system, the Eureka Machine. • Best-in-class fast local coding • Up to 2x faster than comparable models: 125+ tokens/sec on a MacBook Pro, 150+ on RTX Spark • Built from scratch in under 4 months Private, unmetered intelligence on your own machine. Open weights available now on @huggingface, run it locally on your favorite framework or try it for free on @opencode or @pidotdev.

    同一件事,精选收录的是《Recursive 发布 Flint 40B 本地编码模型,Apache 2.0 开源》

10月21日周三
  1. NVIDIA Blog75

    NVIDIA 扩展开源模型家族,覆盖语言、机器人、生物与量子计算

    NVIDIA 扩展其开源模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算,包括新的 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 与 Ising。

    推荐理由:NVIDIA 一次性铺开语言、机器人、生物、量子四条开源模型线,并给出各模型的开放渠道与首批企业用例。

  2. Simon Willison34

    Simon Willison 用 Claude Code 打造 RTS 游戏 Battle Drones,支持音频同步多人对战

    Simon Willison 发布 vibe coded 即时战略游戏 Battle Drones,经 12 个大版本迭代、321 次由 Claude Code 等编码智能体提交的 commit,可在手机和桌面浏览器运行。游戏含 9 种建筑、7 种地面载具、6 种空中载具和 3 种步兵单位,并支持两台邻近设备通过麦克风范围内的音频消息同步游戏状态实现多人对战。

10月20日周二
10月15日周四
  1. Latent Space58

    Leash Bio 的 Ian Quigley 谈 DEL 数据、Hermes 模型与智能体科学推理沙盒

    Latent Space 播客访谈 Leash Bio 的 Ian Quigley,讨论该公司如何用 DNA 编码库(DEL)获取高通量蛋白与小分子结合数据,并训练出在公开基准上跟上 Boltz 的 Hermes 模型。访谈还提到他们用多年积累的数据搭建智能体科学推理沙盒,让 LLM 在 6.5M 分子、100 次预算内寻找最佳结合物,相关预印本、博客和开放数据集即将发布。

10月14日周三
10月8日周四
  1. Microsoft Research66

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0:约 3500 行的轻量 Agentic RL 框架

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,这是一个约 3500 行代码的轻量 Agentic RL 框架,提出 Harnessed Agentic RL 范式,让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习,无需在训练框架内重写 agent。

    推荐理由:微软研究院开源约 3500 行的 Agent RL 框架,用真实 harness 参与训练,并给出 6000 样本提升 14.6 个点的完整流程。

10月7日周三
10月6日周二
10月2日周五
9月23日周三
9月21日周一
  1. Qwen67

    Qwen 宣布 Qwen-Image-2.1 在 Hugging Face Spaces 上线可直接试用的在线 demo,无需任何环境配置即可在浏览器中体验。该模型用单个 checkpoint 同时支持图像生成与编辑;据 Hugging Apps 介绍,它是 7B 参数的原生图像生成与编辑模型,最多支持 10 张参考图,并自带提示词增强 LLM,已集成 diffusers 与 ComfyUI。

    引用Hugging Apps@HuggingApps

    Qwen Image 2.1 is here! 🖼️ A 7B params native image generation and editing model, with up to 10 image references The model comes with it's own prompt enhancement LLMs, integrated with diffusers 🧨 and ComfyUI ▶️ on Spaces https://huggingface.co/spaces/hugging-apps/qwen-image-2-1

    推荐理由:Qwen-Image-2.1 在 Hugging Face Spaces 上线可直接试用的在线 demo,读者无需配置环境即可体验生成与编辑共用一个 checkpoint 的效果。

8月13日周四
7月31日周五
  1. Mira Murati78

    Thinking Machines 发布 Inkling-Small,官方称其在四分之一体量下达到与 Inkling 相当的性能。该模型总参数 276B、激活参数 12B,完整权重已开放,可在 Tinker 上微调,并在 Tinker Playground 中体验文本、图像和音频交互。Mira Murati 转发了这一发布消息。

    引用Thinking Machines@thinkymachines

    Today, we are releasing Inkling-Small. Inkling-Small achieves comparable performance to Inkling at a quarter of its size. It features 276B total parameters, 12B active. We are making the full weights available. https://thinkingmachines.ai/news/inkling-small/ Fine-tune it on Tinker today, or chat with it in text, image, and audio on Tinker Playground.

    推荐理由:Inkling-Small 以四分之一体量达到与 Inkling 相当的性能,并开放完整权重,读者可据此判断小模型的部署与微调空间。

7月29日周三
3月13日周五
  1. Berkeley AI Research34

    Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX:大规模识别 LLM 关键交互

    Berkeley AI Research 提出 SPEX 和 ProxySPEX 算法,用于在大规模场景下识别 LLM 的关键交互。SPEX 利用稀疏性和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,以约 10 倍更少的消融实验达到 SPEX 的性能。在情感分析任务上,SPEX 在上下文扩展到数千个特征时仍保持高忠实度,优于 LIME、Banzhaf 等方法。

1月10日周六
  1. Berkeley AI Research38

    Berkeley AI Research 提出基于信息量的成像系统设计框架

    Berkeley AI Research 提出一种直接以互信息评估和优化成像系统的框架,无需任务专用解码器。该信息指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域预测了系统性能,优化后的设计达到与端到端方法相当的水平,且内存和算力需求更低。方法利用已知噪声物理直接计算噪声项,仅需从测量数据中学习测量分布,并给出真实信息量的上界。

2025年11月18日周二