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8 月 9 日，长期关注 OpenAI 模型动向的 X 用户 ChrisGPT 爆料称，OpenAI 正在推进一个代号为 Doug 的新一轮大型预训练模型。按照他的说法，Doug 将是 OpenAI 迄今规模最大的一次预训练项目，而且它与 GPT-6 并不是同一个模型。
今日，Meta推出其首款编程Agent——Muse Code（测试版），以及该Agent搭载的新一代模型Muse Spark 1.2。模型一经面世便引发海外热议，核心关注点直指定价策略：比DeepSeek-V4-Flash更便宜。如果用户允许Meta用他们的数据训练模型，就能享受95折优惠。
最近，来自 Google、哥本哈根大学、牛津大学等机构的研究者提出了 VGGRPO（Visual Geometry GRPO，收录于 ECCV 2026）。这项工作聚焦于一个核心问题：如何在不牺牲预训练模型泛化能力的前提下，高效地提升视频生成的几何一致性，并使其适用于动态场景。其核心思路是，在隐空间（latent space）中利用 4D 几何奖励，进行几何感知的视频后训练。
蚂蚁集团旗下具身智能公司蚂蚁灵波，把这块最难的拼图拍上了桌：LingBot-VA 2.0——行业第一个具身原生预训练模型。所谓「具身原生」，一句话说清楚：不是拿现成的数字世界模型做嫁接，而是从数据、训练目标到模型架构，每一层都为「机器人在物理世界干活」而生—
如果说扩散世界模型的瓶颈，是每一步去噪都要把同一个大 Transformer 再跑一遍，那么 WorldCache 的思路就是：不要再把所有 Token、所有时间步都当成同一件事。这篇工作把 “哪些内容适合缓存”和“哪些时刻必须重算” 拆开处理，在不重新训练模型、几乎不增加额外显存的前提下，把缓存真正做成了一套更贴合世界模型结构的推理策略。
我最近当 AI 班狗刷抖音，一周里被同一个项目推流了三次。项目叫 MiniMind。打开 GitHub，50.4K stars，持续上涨种。这个项目大致就是：几块钱，几个小时，从 0 开始训练一个几十 MB 的小模型。
不可学习样本（Unlearnable Examples）是一类用于数据保护的技术，其核心思想是在原始数据中注入人类难以察觉的微小扰动，使得未经授权的第三方在使用这些数据训练模型时，模型的泛化性能显著下降，甚至接近随机猜测，从而达到阻止数据被滥用的目的。
香港中文大学提出了一个全新的算法框架RankSEG，用于提升语义分割任务的性能。传统方法在预测阶段使用threshold或argmax生成掩码，但这种方法并非最优。RankSEG无需重新训练模型，仅需在推理阶段增加三行代码，即可显著提高Dice或IoU等分割指标。
压缩即智能，又有新进展！
近日，北京大学团队提出一个直接基于已有预训练模型进行极低比特量化的通用框架——Fairy2i。该框架通过广泛线性表示将实数模型无损转换为复数形式，再结合相位感知量化与递归残差量化，实现了在仅2比特的情况下，性能接近全精度模型的突破性进展。