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2月4日周三
2月3日周二
  1. Hugging Face Blog38

    从 DeepSeek 到 AI+:全球开源 AI 生态的未来走向

    Hugging Face 博客第三篇中国开源 AI 系列文章指出,开源已成为中国 AI 机构近期的主流路线。Qwen 在 Hugging Face 上的衍生模型超过 113k,远超 Llama 的 27k 和 DeepSeek 的 6k;腾讯自 2025 年 5 月起以混元品牌加速开源视觉、视频与 3D 模型,百度则通过 Ernie 4.5 系列和 PaddlePaddle 重返开源生态。

2月2日周一
  1. OpenAI News62

    OpenAI 发布 macOS 版 Codex 应用

    OpenAI 发布 macOS 版 Codex 应用,定位为 AI 编码与软件开发的指挥中心,支持多个智能体、并行工作流和长时间运行的任务。

    推荐理由:OpenAI 官方发布 Codex 桌面应用,读者可了解其多智能体并行与长任务编排的定位。

2月1日周日
1月30日周五
  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 向美国 AI Ultra 订阅用户开放 Project Genie 世界模型原型

    Google DeepMind 开始向美国 18 岁以上的 Google AI Ultra 订阅用户开放 Project Genie,这是一个由 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini 驱动的实验性研究原型,支持创建、探索和混编交互式世界。

    推荐理由:Google DeepMind 把 Genie 3 世界模型做成可交互原型,读者可据此了解世界模型从研究走向订阅制产品的路径。

1月29日周四
  1. OpenAI News62

    OpenAI 将于 2 月 13 日在 ChatGPT 中退役 GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 o4-mini

    OpenAI 宣布将于 2026 年 2 月 13 日在 ChatGPT 中退役 GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 OpenAI o4-mini,与此前已公布的 GPT-5(Instant、Thinking 和 Pro)退役同步进行。API 端目前没有变化。

    推荐理由:OpenAI 官方给出 ChatGPT 中多款旧模型的退役时间,读者可据此安排现有工作流的模型迁移。

  2. Hugging Face Blog62

    Gradio 团队开源 Daggr:用 Python 串联 AI 工作流并自动生成可视化画布

    Gradio 团队发布开源 Python 库 Daggr,用于把 Gradio 应用、ML 模型和自定义函数串联成 AI 工作流,并自动生成可视化画布。画布可查看任意节点的中间输出、修改输入并单独重跑某一步,无需执行整条流水线,还支持状态持久化和用 backup nodes 替换模型。

    推荐理由:Gradio 团队开源 Daggr,用代码定义工作流并自动生成可视化画布,可单独重跑某一步,为多模型串联调试提供了一种轻量方案。

1月28日周三
  1. Google Research40

    Google Research 提出 ATLAS:多语言模型预训练、微调与解码多语言诅咒的实用缩放定律

    Google Research 提出 ATLAS(自适应迁移缩放定律),基于 774 次训练运行、10M–8B 参数模型、400+ 语言数据,给出多语言模型的最优模型规模、数据量与语言配比建议。ATLAS 通过跨语言迁移矩阵量化 1400 对语言间的互助与干扰,并给出语言数翻倍时模型规模扩 1.18x、数据扩 1.66x 的规则。该研究将在 ICLR 2026 展示。

  2. Mistral AI62

    Mistral 发布终端编码智能体 Mistral Vibe 2.0

    Mistral 发布终端编码智能体 Mistral Vibe 2.0,由 Devstral 2 模型系列驱动,新增自定义子智能体、多选项澄清、斜杠命令技能和统一智能体模式,CLI 修复持续自动更新。

    推荐理由:官方给出 Vibe 2.0 的自定义子智能体、斜杠命令技能与定价变化,可据此判断终端编码智能体的能力边界与成本。

1月27日周二
1月26日周一
1月24日周六
1月23日周五
  1. Google Research34

    Google 研究:用小模型分解式方法实现更优用户意图提取

    Google Research 在 EMNLP 2025 发表的论文提出一种分解式方法,让小型多模态 LLM 在设备端理解用户意图:先逐屏总结每次交互,再从摘要序列中提取意图。该方法在移动端和网页轨迹上均优于 CoT 提示和端到端微调,Gemini 1.5 Flash 8B 的效果可媲美 Gemini 1.5 Pro,成本与速度却大幅占优。

1月22日周四
  1. Mistral AI34

    Heaps do lie:排查 vLLM 内存泄漏

    Mistral AI 团队在 vLLM 上排查一起内存泄漏:在 Mistral Medium 3.1、开启 graph compilation 的 Prefill/Decode 分离部署中,系统内存以每分钟 400 MB 线性增长,数小时后触发 out of memory。Heaptrack 显示堆内存稳定,泄漏发生在堆外,最终指向 NIXL 经 UCX 传输 KVCache 的依赖层。