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当前VLA模型常依赖视觉线索而非语言指令，导致在新场景下表现不佳。论文提出LangForce方法，通过引入对数似然比损失，强化模型对语言的依赖，提升其在分布外环境中的泛化能力，并保留语言核心功能。
面壁智能正式发布并开源了 MiniCPM-V 系列新一代基础模型——MiniCPM-V 4.6。这款模型的整体参数规模仅约 1B（1.3B），是该系列有史以来参数规模最小的一款。但在多模态综合能力上，它却成功超越了被视为标杆的阿里 Qwen3.5-0.8B 和谷歌 Gemma 4 E2B-it，做到了「尺寸更小、效率更高、性能更好」。
一家估值超5000亿美元的币圈富豪公司，秀出了性能碾压谷歌的AI医疗大模型。
何恺明，也下场做语言模型了。
OpenAI 前 CTO Mira Murati 和前应用研究负责人翁荔（Lilian Weng）创立的 Thinking Machines Lab，也就是 TML，刚刚发布了一个叫「Interaction Models」的研究
近日，字节跳动智能创作部门（Intelligent Creation Lab）提出新作 DreamLite，一个主干网络仅有 0.39B 参数的轻量级统一扩散模型，在单一网络内同时支持文生图（Text-to-Image） 和图像编辑（Text-guided Image Editing）两个任务，是目前已知首个实现这一能力的端侧模型。
三年后，这个判断变成了一家叫FrontierX的公司，和它的产品Aura——一个球形的、能在室内自由移动、端侧部署感知和模型的「开放定义的机器人」。FrontierX诞生于杭州，是一家以感知智能为核心的AI原生硬件公司，由来自浙江大学和阿里巴巴的团队创立。团队背景多元，涵盖硬件工程师、算法工程师、产品经理和工业设计师。
谷歌周一发布报告，首次确认犯罪黑客使用AI大模型发现了一个此前未知的零日漏洞，并差点发动大规模攻击。这件事之所以炸裂，是因为安全界担心了好几年的「AI自动挖洞」，终于从理论变成了现实。而在Anthropic的Mythos模型已经找到数千个零日漏洞的背景下，这可能只是冰山一角。
Agent 到底需要什么样的 infrastructure，今年业界一直有很多探讨，PingCAP 联合创始人黄东旭此前也发过多篇讨论文章，不过当时都是一些猜想。随着 agent 今年的爆发，大规模落地的案例出现了。
随着大模型后训练（Post-training）技术的发展，强化学习（RL）在提升模型推理能力方面的表现备受瞩目。