《Nature Medicine》 的研究报道“A multimodal sleep foundation model for disease prediction”，研究人员开发了一种名为 SleepFM 的基础模型，从超过58万小时的记录中“学会”了睡眠的语言。这不仅是睡眠科学的进步，更是AI在生物医学领域的深层突围。
文本领域的大模型满分选手，换成语音就集体挂科？大模型引以为傲的多轮对话逻辑，在真实人声面前竟然如此脆弱。Scale AI正式发布首个原生音频多轮对话基准Audio MultiChallenge，直接撕开了大模型靠合成语音评测维持的优等生假象。实验显示，强如Gemini 3 Pro在真实场景下的通过率也仅过半数，而GPT-4o Audio的表现更是令人大跌眼镜。
MiniMax最新旗舰级Coding & Agent模型M2.1，刚刚对外发布了。这一次，它直接甩出了一份硬核成绩单，在衡量多语言软件工程能力的Multi-SWE-bench榜单中，以仅10B的激活参数拿下了49.4%的成绩，超越了Claude Sonnet 4.5等国际顶尖竞品，拿下全球SOTA。
尽管扩散模型在单图像生成上已经日渐成熟，但当任务升级为高度定制化的多实例图像生成（Multi-Instance Image Generation, MIG）时，挑战随之显现：
我们正处在一个AI Agent（智能体）爆发的时代。从简单的ReAct循环到复杂的Multi-Agent Swarm（多智能体蜂群），新的架构层出不穷。但在这些眼花缭乱的名词背后，开发者的工作往往更像是一门“玄学”，我们凭直觉调整提示词，凭经验增加Agent的数量，却很难说清楚为什么某个架构在特定任务上表现更好。
今天我们正式发布 Jina-VLM，这是一款 2.4B 参数量的视觉语言模型（VLM），在同等规模下达到了多语言视觉问答（Multilingual VQA）任务上的 SOTA 基准。Jina-VLM 对硬件需求较低，可在普通消费级显卡或 Macbook 上流畅运行。
来自中国的初创团队词元无限给出了自己的答案。由清华姚班校友带队设计开发的编码智能体 InfCode，在 SWE-Bench Verified 和 Multi-SWE-bench-CPP 两项非常权威的 AI Coding 基准中双双登顶，力压一众编程智能体。
毫无疑问，Google最新推出的Gemini 3再次搅动了硅谷的AI格局。在OpenAI与Anthropic激战正酣之时，谷歌凭借其深厚的基建底蕴与全模态（Native Multimodal）路线，如今已从“追赶者”变成了“领跑者”。
长期以来，多模态代码生成（Multimodal Code Generation）的训练严重依赖于特定任务的监督微调（SFT）。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ，但其 “狭隘的训练范围” 从根本上限制了模型的泛化能力，阻碍了通用视觉代码智能（Generalized VIsioN Code Intelligence）的发展 。
今天，北京智源人工智能研究院（BAAI）重磅发布了其多模态系列模型的最新力作 —— 悟界・Emu3.5。这不仅仅是一次常规的模型迭代，Emu3.5 被定义为一个 “多模态世界大模型”（Multimodal World Foudation Model）。
