数据与训练

2026蚂蚁InTech奖揭晓：申报量增近4倍，三年投1亿扶持创业

2026蚂蚁InTech奖在外滩大会揭晓，10位青年科学家获科技奖（每人20万元），10位中国籍在读博士生获奖学金（每人5万元）。本届聚焦AGI、具身智能、数字医学、数据处理与安全隐私四大方向，申报量较首届增长近4倍。蚂蚁集团同时宣布未来三年投入1亿元扶持获奖者创业项目。

OpenAI被曝用千禧年难题刷Benchmark，下一道或为霍奇猜想

《纽约时报》追访披露OpenAI与纽约大学数学家Tristan Buckmaster围绕纳维-斯托克斯方程证明的争议细节，包括OpenAI更新用户数据说法、提出多种合作方案但要求排除Anthropic员工Levent Alpöge。OpenAI随后宣布在另一道千禧年难题上取得实质性进展，传闻指向霍奇猜想，可能由内部代号Aeon的模型完成。事件反映OpenAI

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外滩大会论坛：世界模型如何走向物理世界

2026 Inclusion·外滩大会上，香港大学计算与数据科学学院主办“世界模型是AI走向物理世界的新大陆吗”见解论坛，马毅、王晓刚、骆怡航等高校与企业嘉宾围绕世界模型的能力边界、具身智能技术路径与商业化挑战展开讨论。王晓刚介绍大晓机器人ACE研发范式与开悟世界模型，骆怡航发布面向灵巧操作的通用世界模型Motus2，圆桌嘉宾就世界模型定义、风险、适用场景及

DavidAU 发布基于 Qwen3.8-27B 的去审查微调模型

Hugging Face 用户 DavidAU 发布了基于 Qwen/Qwen3.8-27B 微调的模型 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU，采用 Apache-2.0 许可，主打去审查（uncensored）与多阶段调优。作者称该模型在 ARC-C 等核

Google 提出 ToolGrad：用文本梯度高效生成工具使用数据集

Google Research 在 ACL 2026 发表 ToolGrad，一种「答案优先」的工具使用数据集生成框架：先生成工具调用链，再反向标注用户查询，并借鉴 TextGrad 的「文本梯度」迭代构建复杂 API 工作流。基于 ToolBench 的 1.6 万+ API 生成 ToolGrad-500 数据集，微调 Gemma-3（1B/4B/12B

基于 LLM 的模型无关 PII 检测

AWS Machine Learning Blog 介绍了一种基于 LLM 的模型无关 PII 检测器，通过指令驱动检测逻辑，可在 Amazon Bedrock 或自托管模型上运行。该方案将实体类型和输出格式变为可配置项，无需重新训练即可扩展检测范围，并在五个公开 PII 语料库上与包括 OpenAI PrivacyFilter 在内的九种 LLM 检测器进

Mistral 与 Cloudera 合作，为企业数据带来主权智能

Mistral AI 与 Cloudera 宣布建立合作伙伴关系，将 Mistral 的模型集成到 Cloudera 的混合数据平台中，使企业能够在私有云、公有云、本地及完全气隙环境中部署 AI 模型并保持完全控制。双方还将支持企业在受控环境中利用专有数据训练定制模型，从而拥有数据和由此产生的智能。该合作旨在满足受监管行业对主权 AI 日益增长的需求。

深度解读 DeepSeek V4.1 Flash 全新架构，如何成为显存杀手

DeepSeek 上线 V4.1-Flash，采用因果编码器-解码器（CED）、第二代压缩稀疏注意力（CSA2）与三档推理力度旋钮的全新架构，针对长上下文场景重写。该架构将运行时显存占用降低约 3/4，落盘持久 KV 缓存降至上一代的 1/8，KV 缓存最高暴降 437 倍，使百万 Token 级长上下文进入工业级生产力阶段。模型主干 552B 参数、外挂

蚂蚁灵波开源1.3B世界模型轻量版，单卡可实时跑

蚂蚁灵波开源了世界模型 LingBot-World 2.0 的轻量版，参数规模仅 1.3B，面向消费级单卡 GPU，可在本地实现实时世界生成。该版本并非由 14B 主模型裁剪而来，而是沿 Causal Pretrain、MoBA 注意力掩码、一致性蒸馏与 DMD 蒸馏的训练路线自然得到，并同时开放 Causal Pretrain 与双向 Teacher 上游

中科大陆朝阳外滩大会回应：量子计算还很'菜'，别指望它加速大模型

中国科学技术大学上海研究院执行院长陆朝阳在2026外滩大会主论坛上对量子计算热潮提出冷静判断，称量子计算目前仍很'菜'，并非加速一切的超级机器。他指出量子计算不等于并行计算，只有大数分解、量子系统模拟等少数具有特殊数学结构的问题才能获得真正加速，金融领域尚无公认的实用量子优势证据，大模型训练也缺乏公认的量子加速算法。他认为量子计算最值得重视的方向是信息安全，

Qwopus3.8-27B-Flash：高效多模态微调模型发布

Qwopus3.8-27B-Flash 是基于 Qwen3.8-27B 微调的多模态模型，旨在降低推理成本与响应时间，提升智能体任务的效率。模型通过两阶段训练（SFT 和 NeMo-RL+GSPO 强化学习）实现 12.8% 的加速解码和 80.7% 的 MTP 接受率，但 MMLU-Pro 分数略低于基础模型。该模型支持视觉、工具调用和代码生成，已知问题为

后训练三值化扩展至 Qwen3-8B：能力保留、无损打包与执行

OneBit AI 发布技术研究报告，将后训练三值化（ternarization）流水线从 Qwen3-4B 扩展到 Qwen3-8B，采用 KOTMS 旋转、E2M-ATQ 自适应三值化和 GPTQ 式误差补偿的权重-only A16 配置。8B 模型在三语料困惑度比为 1.361，八项零样本任务平均准确率 64.6%（FP16 为 72.4%），机会校正

基于可验证代码世界模型的世界时间计算

该论文提出「世界时间计算」（world-time compute）方法，通过让语言模型编写可验证的代码世界模型（Code World Models），为符号化领域自动生成大量带精确标签的训练轨迹，从而提升模型对未见世界的泛化能力。作者同时发布零依赖框架 OpenWorld，将经过验证的世界模型编写流程压缩到分钟级，使批量制造训练经验变得可行。该方法与依赖海量

苹果推出 Glyph 多智能体系统，自动标注企业数据目录列描述与敏感度标签

苹果公司研究人员提出 Glyph，一个面向企业数据目录的生产级多智能体系统，用于自动生成列描述并标注敏感度本体标签。系统将列描述生成和列类型标注建模为协作的 LLM 智能体，通过有状态图编排：Descriptor 基于生产该列的管道源代码进行主动检索增强生成，Tagger 并行运行描述、业务线正则和元数据三种策略，并用 RRF 融合排序结果。研究还微调了一个

webAI 发布 TwIL-LM3：3B 形式逻辑推理模型，兼顾领域与泛化性能

webAI 官方发布了基于 SmolLM3-3B 的 3B 规模形式逻辑推理模型 TwIL-LM3，通过 LoRA 微调、检查点融合、WiSE-FT 和 GRPO 强化学习训练。该模型在领域内形式逻辑任务上相对基座提升 26%，同时保持甚至提升泛化基准性能，在多项指标上超越参数规模更大的模型。模型采用非商业许可，支持 GGUF 量化，可在低资源环境运行。

Hugging Face 推出 ML Intern，通过聊天即可运行机器学习实验

Hugging Face 推出了内置在其聊天机器人中的 AI 助手“ML Intern”，允许用户通过对话描述想法来运行机器学习实验，无需专业知识。该助手能搜索模型和数据集、估算成本并自动执行训练、监控和报告等任务。Hugging Face 表示，示例实验运行约六小时，成本不到 0.50 美元。此举降低了机器学习项目的门槛，而 Hugging Face 正被

实测星火X2.5：代码智能体能力升级，全国产算力模型可交付

讯飞发布参数293B的星火X2.5 MoE大模型，重点提升代码与智能体能力，API支持Anthropic和Responses协议。实测中，该模型能生成3D粒子交互网页、拆解61页财报并发现数据错误，还能为游戏设计官网。星火X2.5基于全国产算力训练，训练效率提升至93%，标志着国产算力模型进入可交付时代。

NeoHorse-1：通过路由框架的智能体后训练实现递归自我改进

NeoHorse-1 通过智能路由、结构化反馈循环和基于课程的知识蒸馏进行智能体后训练，以提升模型在智能体基准上的能力。该系统结合异构模型池与智能路由，将交互记录转化为训练示例，并采用三阶段课程和路由引导的在线蒸馏。在11个基准上，4B模型宏平均从58.94提升至64.87，9B模型从65.60提升至69.04，缩小了4B与9B模型间的差距。该工作为递归自我

OpenBMB 发布首个昇腾原生 1.58 位三元大模型 BitCPM-CANN

OpenBMB 发布了 BitCPM-CANN 模型系列，这是首个基于华为昇腾 NPU 原生训练的端到端 1.58 位三元大语言模型系统。该系统将量化感知训练集成到 Megatron-LM 框架中，并使用 MindSpeed 加速，在昇腾 910B 上训练了 0.5B 至 8B 四个模型。在 11 项基准测试中，1B/3B/8B 模型保留了全精度性能的 95

Pathway 大脑启发架构在 SageMaker HyperPod 上开发

AWS 机器学习博客介绍了 Pathway 公司基于大脑启发的 BDH 架构，该架构在 Amazon SageMaker HyperPod 上进行训练。BDH 架构在潜在空间中进行推理，无需生成中间文本，通过稀疏局部交互和类突触连接维持状态，解决了 Transformer 在训练和推理中的低效问题。Pathway 声称其 1.5 亿参数的 BDH 模型在 A