全模态大模型（Omnimodal Large Models, OLMs）能够理解、生成、处理并关联真实世界多种数据类型，从而实现更丰富的理解以及与复杂世界的深度交互。人工智能向全模态大模型的演进，标志着其从「专才」走向「通才」，从「工具」走向「伙伴」的关键点。
昨天，DeepSeek 在 GitHub 上线了一个新的代码库：LPLB。
继轻量级强化学习（RL）框架 slime 在社区中悄然流行并支持了包括 GLM-4.6 在内的大量 Post-training 流水线与 MoE 训练任务之后，LMSYS 团队正式推出 Miles——一个专为企业级大规模 MoE 训练及生产环境工作负载设计的强化学习框架。
在大模型研究领域，做混合专家模型（MoE）的团队很多，但专注机制可解释性（Mechanistic Interpretability）的却寥寥无几 —— 而将二者深度结合，从底层机制理解复杂推理过程的工作，更是凤毛麟角。
2025年前盛行的闭源+重资本范式正被DeepSeek-R1与月之暗面Kimi K2 Thinking改写，二者以数百万美元成本、开源权重，凭MoE与MuonClip等优化，在SWE-Bench与BrowseComp等基准追平或超越GPT-5，并以更低API价格与本地部署撬动市场预期，促使行业从砸钱堆料转向以架构创新与稳定训练为核心的高效路线。
大语言模型（LLM）虽已展现出卓越的代码生成潜力，却依然面临着一道艰巨的挑战：如何在有限的计算资源约束下，同步提升对多种编程语言的理解与生成能力，同时不损害其在主流语言上的性能？
最新进展，Cursor 2.0正式发布，并且首次搭载了「内部」大模型。 没错，不是GPT、不是Claude，如今模型栏多了个新名字——Composer。实力相当炸裂：据官方说法，Composer仅需30秒就能完成复杂任务，比同行快400%
加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种AI驱动的系统研究方法ADRS（AI-Driven Research for Systems），它可以通过“生成—评估—改进”的迭代循环，实现算法的持续优化。
刚刚，DeepSeek 推出了全新的视觉文本压缩模型 DeepSeek-OCR。 该模型最大的突破在于极高的压缩效率： 20 个节点每天可处理 3300 万页数据，硬件要求仅为 A100-40G。
小米的最新大模型科研成果，对外曝光了。就在最近，小米AI团队携手北京大学联合发布了一篇聚焦MoE与强化学习的论文。而其中，因为更早之前在DeepSeek R1爆火前转会小米的罗福莉，也赫然在列，还是通讯作者。
