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10月15日周四
  1. Rohan Paul50

    TypeLLM 发布开源工作流模型,可将整个工作流作为一次 API 调用执行,把 JSON Schema 转成依赖图并在单一共享上下文上运行。它基于 SGLang 做约束解码,enum/boolean 只给一个打分 token、数字限定位数、依赖图复用缓存前缀,因此无需改动权重即可从原生 Qwen checkpoint 获得 schema 保证的输出。

    引用TypeLLM@TypeLLM

    Chat models return messages. Decision models return decisions. Workflow models execute workflows. TypeLLM introduces the first workflow model. Run an entire workflow in a single API call. Simpler, faster, cheaper. Try it now: https://typellm.ai/examples/ticket-workflow

  2. OpenBMB60

    面壁智能 MiniCPM-V 4.7 已在 ModelScope 开源,是 35B-A3B 的 MoE 多模态模型,采用 Apache 2.0 协议。官方称其可在 iPhone 17 Pro Max 上以 13+ tokens/s 流畅运行端侧无损推理,Instruct 模式下整体得分高于 Qwen3.6 35B-A3B 且推理时间更短;支持 4x/16x 视觉 token 压缩,提供 35B-A3B 和 1B 两种规格及 FP8、GPTQ、AWQ、BNB、GGUF 变体,兼容 SGLang、vLLM、llama.cpp、Ollama、SWIFT 和 LLaMA-Factory,可运行于 iOS、Android 和 HarmonyOS,并支持 Rockchip、Houmo、Intel、AMD、Arm 的 day-0 适配。

    引用ModelScope@ModelScope2022

    MiniCPM-V 4.7 is now open source on ModelScope: a 35B-A3B MoE multimodal model built to run on-device without compromising performance. Apache 2.0. 🤖 https://modelscope.ai/collections/OpenBMB/MiniCPM-V-47 📱 First open-source MoE with smooth, lossless on-device inference, running at 13+ tokens/s on iPhone 17 Pro Max. 🔥 New Pareto frontier: in Instruct mode, it reaches a higher overall score in less inference time than Qwen3.6 35B-A3B. ⚡ Mixed 4x/16x visual token compression lets developers balance visual detail and inference cost per task. 🛠️ Two sizes (35B-A3B and 1B) with FP8, GPTQ, AWQ, BNB, and GGUF variants. Works with SGLang, vLLM, llama.cpp, Ollama, SWIFT, and LLaMA-Factory. 💻 Runs on iOS, Android, and HarmonyOS, with day-0 support for Rockchip, Houmo, Intel, AMD, and Arm.

10月14日周三
  1. Rohan Paul45

    Sentient Foundation 发布开源基准 Fingerprinting Leaderboard,用于评测模型指纹方法,证明 AI 模型是否被抄袭,配套测试代码 mlprints 同步开源。

    引用Sentient Foundation@sentient_found

    Models cost millions to train and minutes to copy. Fine-tuning and distillation can erase where they came from. Introducing the Fingerprinting Leaderboard, an open benchmark for model provenance — built so the proof lives in the weights, not the paperwork. https://fingerprint.sentient.foundation

  2. OpenRouter54

    Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,为 LFM2.5 系列最大成员,现已在 OpenRouter 上线。该模型为 24B 总参数、每 token 2B 激活的 MoE 推理模型,上下文扩展至 131K tokens,词表 128K,使用 33T 预训练 tokens,面向笔记本和 PC 本地运行 Agent 与工具调用多步任务;在 agentic 和 tool-use 任务上可与总参数和激活参数多约 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B 竞争,开源 base 和 post-trained 权重已发布于 Hugging Face。

    引用Liquid AI@liquidai

    Today we release 𝙻𝙵𝙼𝟸.𝟻-𝟸𝟺𝙱-𝙰𝟸𝙱, the largest 𝙻𝙵𝙼𝟸.𝟻 family member. It is an efficient local model for laptops and PCs to work through multi-step tasks inside popular agent harnesses. > 24B total parameters, 2B active per token > Context expanded to 131K tokens > A 128K-token vocabulary > 33T pretraining tokens > It is a reasoning model > Very easy to fine-tune and customize > Performs competitively with Qwen3.6-35B-A3B, a model with ~50% more total and active parameters, on agentic and tool-use tasks. > Open base and post-trained weights on @huggingface 🤗 1/

  3. Hao AI Lab47

    FastVideo 团队激动地宣布 FastH3-Omni!🚀🚀 与 Nuva Lab @nuvalab 和 Reactor @reactorworld 合作完成后训练! 最终的 FastH3-Omni 模型将于 10 月 20 日完全开源,同时开放训练代码,并全面支持 DGX spark 和 RTX GPU! 请查看 @reactorworld 的 API 访问,今日即可使用! https://x.com/reactorworld/status/2110064291537953179

    引用reactor@reactorworld

    Introducing FastH3-Omni. The fastest and highest-quality open-source version of realtime H3 by @MiniMax_AI, post-trained by FastVideo @haoailab with @nuvalab. Exclusive preview on the Reactor API until 10.20.2026. • First and last frame conditioning • Audio input + strong dialogue • Up to 3 reference images • Frontier-level performance

  4. Rohan Paul56

    Fish Audio 发布开放权重 TTS 模型 Drama 3,称其为最具情感表现力和可控性的 TTS 模型。该模型支持在句中重设单个单词的语气,方向提示用方括号以自然语言书写,可用英文或用户自己的语言;成对标签如 Whisper、Slower 或 Forceful 只包裹选定词语,使一句话可中途从平稳转为低语。

    引用Fish Audio@FishAudio

    $52M seed round. 15M+ users. But this is what we're most proud of yet. Introducing Drama 3: the most emotive and controllable TTS model in the world And yes, it's open-weight. You can now control how even a single word should sound, change its tone, and shift your voice mid-sentence. Uncle Roger was impressed too. Try it here: https://s.fish.audio/rqh0l8 Comment “DRAMA” within the next 48 hours for 1 month free. If you're an enterprise your first month is on us: https://s.fish.audio/qz9r0t

10月13日周二
  1. 公众号:面壁智能68

    面壁智能开源 MiniCPM-V 4.7,35B-A3B MoE 模型 3GB 内存端侧流畅运行

    面壁智能联合 OpenBMB 社区于10月13日发布并开源 MiniCPM-V 4.7,包含 35B-A3B 和 1B 两个版本,称其为全球首个可在端侧无损流畅运行的开源 MoE 多模态大模型。

    推荐理由:原文详解了 LES 专家调度、权重布局优化和视觉 token 压缩等技术细节,读者可以了解 MoE 模型在 3GB 内存端侧设备上的实现路径。

  2. MiniMax Design (H3)50

    作者引用 @monoradio102 的示例,用 MiniMax-H3 加 ORB360 LoRA 制作了画角可自由运动的漫画视频,传入角色参照图即可固定面部。作者感叹开源让 AI 创作变得有趣,想回父母家翻旧书架上的漫画。

    引用monoradio@monoradio102

    MiniMax-H3 + ORB360 LoRAで画角を自由に動かせる漫画を作ってみた。 キャラを参照画像で渡せば、顔も固定できる。

  3. Amazon Science61

    AWS 提出 priming 方法,可将预训练 Transformer 改造成混合状态空间架构

    AWS 团队发布论文《Priming: Hybrid state space models from pre-trained Transformers》,提出 priming 方法,复用预训练 Transformer 权重构建混合架构,将预训练成本降低逾 99%,全流程消耗不足源模型 0.5% 的 token 预算。

    推荐理由:AWS 团队提出 priming 方法,把预训练 Transformer 改造成混合架构的预训练成本降低逾 99%,并开源了 8B 和 32B 模型与代码。

10月12日周一
  1. 数字生命卡兹克67

    数字生命卡兹克撰文分析AI驱动逆向工程热潮:开发者Brandon Thomas因不满Adobe订阅规则,用Claude Opus 5.5以Rust逆向重写了Photoshop、Illustrator等7款软件的开源替代品PhotoCraft、VectorCraft等,不到10天单PS项目获4.6万Star。

    推荐理由:文章以ArtCraft开源Adobe逆向项目为切口,分析AI如何大幅降低逆向工程成本,并追问原创软件在复制时代的护城河问题。

  2. 公众号:数字生命卡兹克66

    AI逆向一切:Brandon Thomas用Claude Opus 5.5重写Adobe七款软件开源,REA项目逼近10万Star

    开发者Brandon Thomas因不满Adobe订阅违约金,用Claude Opus 5.5以Rust逆向重写了Photoshop等7款Adobe软件并开源,其中PS项目不到10天获4.6万Star。

    推荐理由:作者从Brandon Thomas用Claude Opus 5.5逆向重写Adobe全家桶和REA项目爆火出发,解释净室设计与反编译两条逆向路线,并讨论软件护城河消解后的原创困境。

10月11日周日
  1. IT之家·人工智能63

    消息称英伟达洽谈收购或追加投资 Reflection AI,加码开放权重模型

    据金融时报援引知情人士,英伟达正就收购 Reflection AI 或追加投资进行深入谈判,谈判处于初期,可能采用人才兼并模式以避开反垄断审查。Reflection AI 专注开放权重模型,10 月 5 日发布首款开放权重模型 Beam;英伟达此前已注资 8 亿美元,Reflection 在今年 3 月上一轮融资中估值达 250 亿美元,双方有望在未来几周内敲定方案。

  2. Rohan Paul53

    WUJI 的 20 关节机器手 WUJI Hand 2 在物理仿真中训练转笔策略并成功迁移到实机,在 IROS 2026 现场展示,还配有一款可实时控制该手的传感手套。

    引用WUJI@wuji_global

    Pen spinning on WUJI Hand 2, from simulation training to real-world execution. We use motion-reference tracking and reinforcement learning to bring a simulation-trained policy to the physical hand. Code and setup guides are open source for developers and researchers to build on. Code: http://github.com/wuji-technology/wuji-mjlab

10月10日周六