Fireworks 用 Qwen3.5-9B 实验提出从 LoRA 切换 FullFT 前的三项检验
Fireworks 基于 Qwen3.5-9B 的 SFT 对照实验提出,FullFT 优于 LoRA 时应先依次检验数据覆盖、学习率等训练配方和 adapter rank,而非直接归因于 adapter 容量。
Fireworks 基于 Qwen3.5-9B 的 SFT 对照实验提出,FullFT 优于 LoRA 时应先依次检验数据覆盖、学习率等训练配方和 adapter rank,而非直接归因于 adapter 容量。
李飞飞与 World Labs 于 7 月 21 日宣布收购机器人仿真公司 SceniX,并发布其 R2S2R(真实-仿真-真实)引擎。该引擎将真实任务转化为可控仿真环境,使机器人无需真实训练数据即可学会复杂操作,并通过仿真预测策略在现实中的成败。R2S2R 旨在以可扩展的仿真数据闭环,突破机器人规模化部署中数据采集昂贵、硬件迭代缓慢的瓶颈。
马斯克要求 SpaceXAI 团队采用非破坏性方式扫描图书馆中的珍稀图书,而非切除书脊进行数字化。此前报道称,AI 公司为获取训练素材大量收购旧书,使用破坏性高速扫描后销毁纸质原件。卷入版权诉讼的 Anthropic 曾投入数百万美元购买图书用于训练 Claude,随后将图书销毁。
蚂蚁集团旗下蚂蚁数科正在筹备Pre-IPO轮融资,独立数据库公司OceanBase同步启动A轮融资,目标规模约20亿至30亿元人民币。OceanBase 2026年年化收入超14亿元,同比增长约70%,正从分布式数据库向AI数据平台演进。蚂蚁数科位列中国智能体开发平台私有化市场非云厂商第一,已服务全球超30000家企业客户。
闲鱼2026年上半年AI服务订单量达981.6万单,同比增长157%,近500万用户购买AI服务。AI技能接单占比45.1%为最大类别,AI编程与建站订单同比增长1732%,AI漫剧订单增长1425%。女性卖家占比62.4%,四线城市卖家占比32.2%最高。
推荐理由:Andrew Ng 不是发论文,是真金白银押注 AI 教育,1 亿美元和 Coursera 背书,意味着个性化学习终于要从PPT走向产品了,教育产品人该反复读他的理念。
Google Research 一项基于 Gemini App、AI Mode 及 Gemini API 中 1500 万次匿名 AI 交互的研究显示,AI 在各职业中虽有显著使用,但“仍然浅层且以协作为主”,端到端任务自动化范围有限。研究未发现支持 AI 将导致白领工作大规模自动化和替代的说法。
当 SceniX 加入 World Labs 时,我们说过空间智能从来不只是感知和生成虚拟与物理世界,还包括与之交互。今天,我们分享这一愿景的早期成果:构建世界来训练机器人。🌎🤖↓
多家 AI 公司通过中间商大规模收购 2022 年前出版的二手图书,以获取未受 AI 生成内容污染的高质量训练数据。Anthropic 曾投入数百万美元购买纸质图书用于训练 Claude,随后将图书销毁,并因长期保存含 700 万本盗版图书的数据库被判赔偿 15 亿美元。订单规模从 1000 本到 100 万本不等,部分图书被采用破坏性扫描方式数字化后拆毁,引发伦理争议。
小红书 dots 团队提出 Vision-OPD,一种区域到全局在线自蒸馏框架,让模型无需外部教师或推理工具即可从全图中识别细粒度证据。仅用约 6.2K 条全自动合成数据,Vision-OPD-9B 即在多个细粒度基准上以 79.68 平均分总体第一,超越 Gemini-3.5-Flash、GPT-5.4 等闭源模型,同时保持通用视觉任务表现。
德里高等法院认定 OpenAI 利用亚洲国际新闻(ANI)社的内容训练人工智能不构成侵犯版权。法官 Amit Bansal 认为该行为符合印度《版权法》中研究类“合理使用”例外情形,且 ANI 未能证明 ChatGPT 直接复制其受版权保护内容。法院同时指出,现阶段颁布临时禁令将不利于印度正在开发的 LLM 及大量免费使用 ChatGPT 的用户。
推荐理由:印度法院认定训练数据属于合理使用,这是 OpenAI 在版权战中的首次重要胜利,可能影响全球类似案件的走向,值得关注。
英伟达已签署租赁协议,租用 Hut 8 位于美国得州的 1 吉瓦 Beacon Point 数据中心园区,基础租期 15 年,基础合同金额 196 亿美元;若行使续租选项,合同总价值最高可达 502 亿美元。该数据中心将用于支持大规模 AI 训练和运营,英伟达未来还可能将其转租给 Neocloud 合作伙伴。
LangChain 利用 Hex、dbt、语义模型和可观测性工具构建了一个可信数据智能体,将自服务分析规模提升了 40 倍。该方案通过语义层统一指标定义,结合 Agent 框架实现自然语言查询,并借助可观测性监控查询质量与数据血缘。这一 Agent-First 数据栈为团队提供了从数据准备到自助分析的端到端可信路径。
千问办公将模型、搜索、浏览器、文档与企业协作能力整合进一个Agent,任务目标直接对应Word、Excel、PPT和网页等实际交付物,支持桌面端、网页端及钉钉入口。实测中,它可调用某688等电商数据源skill完成商品与评论数据整理,将Excel数据转化为对比表和可直接汇报的HTML PPT,还能定时将分析报告推送到钉钉。用户反馈原本需半天至一天整理的客户反馈报告,现在几分钟即可生成。
Databricks 提出 AI 素养框架,定义了个体理解并有效使用 AI 工具的能力。该框架涵盖基础概念理解、工具实操、伦理评估与协作实践四大维度,并配套提供评估工具与培训指南。企业可据此设计内部 AI 培训计划,提升团队在 LLM、RAG 等关键技术上的应用水平。
Adaptavist 调查显示,约 65% 的白领经常怀念 AI 出现前的工作方式。约三分之一受访者因“会削弱创造力”愿放弃生成式 AI,近一半受访者称需花更多时间核实 AI 内容准确性。研究还发现,AI 虽提升创意质量,却削弱了创意多样性,且企业因按 Token 收费而要求员工减少使用 AI。
微软CEO萨提亚·纳德拉警告企业,将AI能力完全交给模型开发商会导致失去竞争力甚至无法生存。他建议企业建立机制,确保每次调用AI模型产生的元数据掌握在自己手中,用于训练自有模型或开源模型,并部署AI Gateway等基础设施隔离Prompt与模型。纳德拉还建议企业不要依赖Claude Code、ChatGPT Codex等内置编程工具,应将上下文和记忆与模型分离,以便自由选择模型并掌握自身命运。
Cerebras 发布 MoE 调试指南,基于 modded-nanogpt 的 124M GPT-2 基线手把手训练 4 专家 MoE 模型。
推荐理由:原文给出了完整的 MoE 路由调试过程和一行修复方法,读者可以照着复现并迁移这套假设驱动的调试思路。
Safe Superintelligence(SSI)宣布与 Nvidia 达成长期合作,获得其 Vera Rubin GPU 平台访问权限,预计将计算资源提升“一个数量级”。
尽管微软将2026自然年资本支出预算调整至1900亿美元,其整体算力需求仍显著超过供应。微软自有算力仅能满足内部第一方业务和前沿AI实验室需求,导致Azure无法获得全部所需资源,云服务增长受抑制。微软正从外部供应商寻求额外算力,已为GitHub加购AWS云服务,曾考虑租用Oracle云基础设施但因安全合规担忧放弃。
谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊在 2026 年第二季度财报电话会议上透露,下一代前沿模型 Gemini 4 正在训练中,投入了非常大的资源。他承认当前 Gemini 在编程、智能体等领域仍存在不足,希望 Gemini 4 发布时能追上前沿水平。据 9To5Google 预测,Gemini 4 有望在今年 11 月或 12 月发布。
小米MiMo-V2.5上周全球调用量升至第一,周调用量达10.5万亿Token,环比增长12%。徐洁云表示,上周全球调用量排名前五均为中国AI大模型。MiMo-V2.5系列已于4月23日开启公测,包含V2.5、V2.5-Pro等版本,具备更强推理、更稳Agent、更长上下文及全模态感知能力。
BAIR提出ABBEL框架,将长程交互中的摘要生成隔离为自然语言信念状态,并通过信念评分进行监督。在CollabBench协作编程测试中,基于重建的信念评分将全上下文模型的性能差距缩小约50%,训练步数减少50%。该方法解决了递归摘要(如Cursor Composer 2.5采用的压缩技术)在有限训练数据下性能下降的问题。
Encord正与Zander Labs合作,通过头戴设备测量操作员脑电波来推断其心理状态,为机器人模型生成更优质的训练数据。Encord机器人学习主管指出,物理AI的核心瓶颈是真实世界训练数据的极度稀缺。目前该试验旨在构建初始脑波标记数据集,评估其对模型性能的提升效果。
开发者TI111310推出“grid-noise-animator”工具,通过在图片中加入大量噪点干扰AI识别能力,防止图片被用于训练AI模型。该工具可将照片转换为带噪点的视频或动态图片,并支持调整噪点尺寸、采样抖动等参数。其产生的抖动视觉风格意外被网友用作创作工具,制作趣味梗图或“灵异录像带”风格影像,形成潮流。
SK 集团与英伟达达成价值超 5000 亿美元(约 3.39 万亿元人民币)的 AI 合作计划。SK 电讯将建设 2 吉瓦容量的 AI 云计算中心,采用英伟达 Vera Rubin DSX 及基于 SK 海力士 HBM4 的加速计算系统,首个 AI 工厂计划于 2027 年上线。双方还将联合开发 HBM 等下一代 AI 存储器,以满足 LLM 训练、智能体 AI 和物理 AI 的基础设施需求。
Beren Millidge 提出假设,解释为何 RL 每条 rollout 只得到约 1 bit 奖励信号、理论上远比预训练低效,实证上却样本效率更高。
日本右翼势力通过CrowdWorks等众包平台,利用AI批量炮制“南京大屠杀是谎言”等篡改侵华历史的虚假视频,一条30秒视频报价5000日元,涉华负面内容每千次播放奖励1000日元。日本外务省自2015年以来以“海外战略信息传播”为名累计投入超560亿日元用于对华舆论抹黑。国家安全部指出,AI虚假内容可能误导青少年并污染国内大模型训练数据,必须严加防范。
Reactor 团队发布 Open Dreamer,在 JAX/Flax NNX 中完整复现 Dreamer 4 世界模型管线并公开训练配置。该实现包含一个基于 Transformer 的因果视频分词器(约 100 倍压缩)和一个 1.6B 参数的动态模型,并提供了 Minecraft 实时生成演示。
Fireworks 宣布 Kimi K3 可在其 Serverless Training 上进行 Multi-LoRA 训练与托管,处于私测阶段。K3 是约 2.8T 总参数的 MoE 模型;约 20 步、860K 训练 token 的强化学习运行全部花费约 $65,30 到 60 分钟完成,重复上下文按标准 prefill 费率的 20% 计费。
国家互联网信息办公室发布《国家信息化发展报告(2025 年)》,显示我国 6G 已完成第一阶段技术试验,截至 2025 年底生成式人工智能用户规模达 6.02 亿人,同比增长 141.7%,共 748 款生成式 AI 服务完成备案。报告还指出,开源鸿蒙操作系统装载设备量超 12 亿台,5G 基站总数达 483.8 万个,2025 年数字经济核心产业增加值占 GDP 比重超 10.5%。
Datalab 将 Marker 重写为三模式管道,v2 版本在 olmOCR-bench 上达到 76.0 分,单张 B200 上每秒处理 2.9 页——速度是 MinerU 管道后端的 5 倍以上,同时在准确率和速度上均优于 Docling。
Databricks 发布了一份金融 AI 应用实用指南,系统梳理了机器学习与自然语言处理在风控、欺诈检测、算法交易及合规报告中的具体落地场景。指南强调利用 Lakehouse 架构统一数据与 AI 工作流,并给出了模型部署、特征存储及实时推理的工程实践建议。该指南面向数据科学家与金融工程师,旨在降低 AI 在金融领域的实施门槛。
The Vergecast 本期讨论“Google Zero”现象,即网站与 Google 之间以数据换流量的旧协议已失效,Reddit 正考虑退出 AI 训练合作,部分出版商甚至计划彻底屏蔽 Google 爬虫。节目还涉及 OpenAI 意外入侵 Hugging Face 的安全事件,以及多款可疑 AI 检测系统即将上线。
中国信通院牵头的国际标准项目“多媒体数据编织系统要求与参考框架”(ITU-T F.DF-RefFram)在 ITU-T SG21 会议上正式立项。该标准拟规定多媒体数据编织系统的总体定位、功能要求与参考框架,重点解决分布式数据发现、语义管理与服务编排等共性技术问题,旨在降低多源异构数据的集成复杂度,为人工智能高质量数据供给提供标准化支撑。
Macaron V1 是基于 GLM-5.2 的后训练模型,采用全新 MoL 框架(冻结基座模型、仅在 LoRA 空间进行后训练),并将上下文窗口扩展至原生 2M。
AMD 在 Advancing AI 2026 大会上公布 AI / HPC 芯片路线图,遵循 CPU 两年一代、GPU 一年一代的规律。CPU 方面,计划 2028 年推出基于“Zen 7”微架构的下一代 EPYC 服务器 CPU,2030 年推出“Zen 8”微架构产品。GPU 方面,下一代 Instinct MI500 系列将于明年问世,MI600 系列则于 2028 年推出。
IBM 联合 Hugging Face、慕尼黑工业大学等推出社区项目 EveryEvalEver,建立统一的 JSON 评测报告格式和托管在 Hugging Face 的众包数据库,已收录来自 31 种评测格式、覆盖 2200 个基准的 22000 多个模型结果。