数据与训练

鹿明推出NexCore平台，破解具身智能规模化落地难题

鹿明机器人推出具身智能平台NexCore，旨在解决机器人进入场景难、技能进化难、规模化铺开难三大困境。该平台连接数据采集、模型训练、技能生成和部署反馈，支持本地部署和跨生态机器人，推动技能持续进化。鹿明创始人喻超提出“产业具身”理念，强调真实任务经验积累和有效数据量，而非单纯追求数据量。

DART-SD：面向多轮工具调用智能体的菱形拓扑感知自蒸馏框架

DART-SD 是一个用于多轮工具调用智能体的自蒸馏框架，它将执行过程建模为菱形拓扑图，识别关键拓扑断点，并仅对恢复步骤进行局部监督，以保留正确的推理前缀。实验表明，DART-SD 在五个工具使用基准和两个模型规模上优于传统的全轨迹基线，其中 Qwen3-8B 学生模型在多个基准上甚至超过了更大的教师模型。

OpenAI等AI实验室大量购入Mac mini训练计算机使用代理

据The Information报道，OpenAI及其他AI实验室已购买数万台Mac mini和Mac Studio，用于训练能自主处理多步骤任务的计算机使用代理。由于内存芯片短缺，最强大的型号已售罄数月，OpenAI希望获得更多。Anthropic也通过AWS租用Mac mini。Mac mini作为本地AI计算机越来越受欢迎，部分受OpenClaw热潮推

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范式与华为达成昇腾950算力战略合作

范式与华为达成战略合作，成为首批采用华为昇腾950芯片的AI企业。此次合作旨在应对境外算力不确定性，增强范式在金融、政务等行业的交付能力，并为其未来数年营收提供稳定基础。

OpenAI买数万台Mac搞强化训练，英伟达视苹果为最大对手

据The Information报道，OpenAI已购买数万台Mac mini和Mac Studio用于强化学习训练，Anthropic也通过AWS租用Mac mini进行类似任务，主要训练计算机使用智能体。Mac凭借统一内存和散热优势在本地AI领域崛起，英伟达将苹果视为最大竞争对手并推出DGX Spark应对。苹果面临供应短缺，但Mac销售额同比增长29%

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Mistral 发布 Large 2 并扩展微调支持

Mistral 发布了新模型 Mistral Large 2（mistral-large-2407），并扩展了微调支持，新增 Codestral、Mistral Nemo 和 Mistral Large 的微调选项。此次更新丰富了 Mistral 平台的模型选择，提升了定制化能力。

DeepSeek 发布 V3.1 混合推理模型，提升 Agent 能力

DeepSeek 将 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 升级为 DeepSeek-V3.1，分别对应非思考模式和思考模式。新模型采用混合推理架构，支持两种模式，思考效率较 R1-0528 提升，并通过后训练优化增强了 Agent 能力，在 SWE-bench 等基准上表现优异。

索尼和华纳起诉Anthropic，指控其大规模盗用音乐版权训练AI

索尼音乐和华纳音乐等主要音乐出版商起诉AI公司Anthropic及其高管，指控其未经许可使用数万首受版权保护的音乐作品（主要是歌词）训练Claude模型，并称这是历史上最大规模的公然知识产权盗窃之一。诉讼重点在于Anthropic获取训练数据的方式，包括通过非法种子下载盗版书籍和从授权平台抓取歌词。此前Anthropic已因类似问题支付了15亿美元和解金。

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索尼音乐等起诉Anthropic，指控其盗用版权作品训练Claude

索尼音乐出版公司和华纳查普尔音乐公司等多家音乐出版商起诉Anthropic及其联合创始人，指控其通过非法种子下载和抓取方式获取受版权保护的作品来训练AI模型Claude，构成“公然盗窃”。该诉讼于周五在美国加州北区地方法院提起，是Anthropic面临的又一起知识产权诉讼，此前在Bartz案中已被判赔偿15亿美元。

索尼音乐与华纳查普尔起诉Anthropic侵犯版权

索尼音乐和华纳查普尔音乐公司在美国加州北区地方法院起诉Anthropic，指控其未经授权使用数万首受版权保护的音乐作品训练AI模型，要求每件作品最高15万美元赔偿，总金额可能达数十亿美元。诉讼还点名Anthropic联合创始人Dario Amodei和Benjamin Mann，称其使用BitTorrent下载盗版书籍并抓取歌词。这是Anthropic近期面

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Claude开始训练Claude：4美元时薪跑赢150美元人类研究员

Anthropic发布研究，基于Claude Opus 4.8构建自动化对齐研究员（AAR）系统，让Claude自主完成查论文、提方案、训练模型等研究闭环，以时薪4美元的成本在10类AI安全问题上弥合了26%-96%的安全差距，部分任务表现优于人类研究员。研究还展示了较弱模型Claude Sonnet 5训练较强模型Claude Opus 4.8的案例，但过

LAION发布千万小时开放视频数据集BVD，助力AI研究

LAION发布了大型开放视频数据集Big Video Dataset（BVD），包含1000万小时视频，源自CommonCrawl中的13亿个视频URL，下载了8000万个视频并提取了5500万个片段及3亿张静态图像。基于BVD训练的模型在视频到文本基准测试中比InternVid训练的模型性能提升高达2.1个百分点。该数据集仅用于研究，LAION依据2024

越南语GPT-2微调模型发布

nmthien 在 Hugging Face 上发布了 vietnamese-gpt2 模型，这是对基础模型 nmthien/vietnamese-gpt2 的微调版本，在未知数据集上训练，评估损失为 3.0579。训练使用了学习率 5e-05、批次大小 32、37000 步等超参数，并采用余弦调度和混合精度训练。该模型旨在改进越南语文本生成任务，但模型描述

Whittle MoE 27B：从 Qwen3.8 切分出的路由器修复型混合专家模型

Hugging Face 上发布了新模型 logic65/Qwen3.8-Whittle-MoE-27B-A17.8B，这是一个从 Qwen3.8-27B 中通过后验方式切分出的混合专家模型，总参数 27B，激活参数 17.8B。该模型通过仅训练路由器（冻结专家）恢复了性能，并新增了停止信号以解决推理中止问题。v2.2.1 修复了推理中止缺陷，但 GGUF

AI云公司Lambda获10亿美元债务融资购买芯片租给微软

AI云公司Lambda通过摩根大通安排，获得10亿美元私人短期债务融资，用于购买英伟达AI芯片并租赁给微软。这是Lambda近期一系列债务融资的最新一笔，此前已获得10亿美元担保信贷额度和9.26亿美元贷款用于购买英伟达GB300 GPU。该公司还据报道在洽谈30亿美元的IPO前融资轮。

Anthropic研究展示自我改进AI系统提升对齐性能

Anthropic研究员Chen Yueh-Han领导的一项新研究展示了AI系统如何通过自动化研究流程改善模型的对齐性能。该系统在10个对齐基准上均提升了性能，且未降低整体表现，成本仅为每小时4美元，远低于人类研究员的150美元。研究为递归自我改进提供了早期证据，但也指出其依赖基准准确性和文献维护等局限性。

曝Anthropic放弃70亿美元收购MatX，转合作并招揽芯片人才

据路透社报道，Anthropic曾商讨以约70亿美元收购AI芯片初创企业MatX，但最终放弃收购，转为合作关系磋商。Anthropic正扩大内部芯片团队，招募多位业界大牛，以加速定制硬件研发，降低对英伟达芯片的依赖，并计划在2028年实现2000亿美元营收，目标估值达2万亿美元。

现代LLM中的Engram：条件记忆的嵌入新方法

Hugging Face 博客文章解释了现代LLM中的“engram”概念，即通过哈希多个token序列来创建额外嵌入，以缓解感知机学习局部序列信息的负担。文章指出engram本质上是嵌入，但通过哈希n-gram序列实现条件记忆，并讨论了哈希冲突、置信门控等技术细节。该方法由DeepSeek和美团等提出，旨在提升模型对常见序列的记忆能力，同时保留注意力机制处

GeoRA：为RLVR设计的几何感知低秩适配，获ACL 2026杰出论文

美团履约技术团队与北京大学联合提出了GeoRA，一种专为RLVR设计的低秩适配方法，通过谱先验和欧氏先验定位RLVR偏好的稀疏更新区域，再用SVD压缩为低秩适配器。实验表明，GeoRA在1.5B到32B的Qwen和Llama模型上，于数学、医学、代码等RLVR任务中稳定优于LoRA、PiSSA等基线，且训练参数降低99.5%，显存降低28.5%。该工作被AC

Meta 发布自研推荐训练芯片 MTIA 300，集成网络通信

Meta 发布了其首款用于训练排序和推荐模型的自研加速器 MTIA 300，该芯片将网络和集合通信直接集成到芯片中，以解决推荐模型训练中通信开销大的问题。MTIA 300 包含两个网络 chiplet，提供 1.2 TB/s 的总 I/O 带宽，并配备 16 个专用消息引擎，使通信与计算并行，性能损耗低于 0.5%。Meta 还扩展了与博通的合作，计划未来两