不难发现，近几个月，开源频频成为 AI 社区热议的焦点。尤其是对于国内科技公司来说，开源成为主旋律。根据 Hugging Face 中文 AI 模型与资源社区的数据显示，国内厂商在七八月接连开源 33 款、31 款各类型大模型。
今天，蚂蚁百灵大模型团队正式开源其最新 MoE 大模型 ——Ling-flash-2.0。作为 Ling 2.0 架构系列的第三款模型，Ling-flash-2.0 以总参数 100B、激活仅 6.1B（non-embedding 激活 4.8B）的轻量级配置，在多个权威评测中展现出媲美甚至超越 40B 级别 Dense 模型和更大 MoE 模型的卓越性能。
谷歌的 Nano Banana 甚至被称为 AI 图像生成与编辑领域的「ChatGPT 时刻」，而字节的 Seedream 4.0 则进一步拉低了门槛，让中国用户能以更低的成本进入创作。
这篇题为《Nav-R1: Reasoning and Navigation in Embodied Scenes》的新论文，提出了一个新的「身体体现式（embodied）基础模型」（foundation model），旨在让机器人或智能体在 3D 环境中能够更好地结合「感知 + 推理 + 行动」。简单说，它不仅「看到 + 听到＋开动马达」，还加入清晰的中间「思考」环节。
近年来，以人形机器人、自动驾驶为代表的具身人工智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）正以前所未有的速度发展，从数字世界大步迈向物理现实。然而，当一次错误的风险不再是屏幕上的一行乱码，而是可能导致真实世界中的物理伤害时，一个紧迫的问题摆在了我们面前： 如何确保这些日益强大的具身智能体是安全且值得信赖的？
上周，福布斯、Wired等争相报道「全球最快开源推理模型」K2-Think，，甚至图灵奖得主Yann LeCun转发推文。但仅三天后，ETH五位研究员的博客如晴天霹雳：87数学评估题竟藏在训练集中！这不仅仅是技术突破，更是行业诚信的警钟。
谷歌这只「香蕉」火得有些疯狂：Nano Banana（即 Gemini 2.5 Flash Image）自 8 月底上线以来，仅用几周就吸引了超过 1,000 万新用户，并在 Gemini 应用中完成了 2 亿次图像编辑请求
HTEC团队利用英飞凌的PSoC Edge处理器，研究探讨了如何使用深度神经网络 (DNN) 预测 DC-DC 转换器的最佳占空比，重点在于识别最相关的输入特征，以提高性能和可靠性。
OpenAI 正在逐渐偏离 AGI 吗？最近在 Reddit 上有个热帖引发了不少讨论。作者回忆起最初的 ChatGPT，只需要随意聊几句，他就能揣摩你的意图，给出启发性的回答。
芯片再快，也快不过光！微软研究院在剑桥拼出了一台模拟光学计算机：用手机摄像头、Micro LED和透镜拼成，却在实验里跑出了速度快100倍、能效高100倍的潜力。这一成果如今登上Nature，或许，算力格局将被改写。
