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GLM 5.2，用AMD芯片也能跑出来了，而且成本只要英伟达的一半。这是推理优化公司Wafer这周公布的一组数据。Wafer用AMD的MI355X芯片跑最新开源模型GLM 5.2，单节点吞吐做到2626 tok/s，单流吞吐也跑到了213 tok/s。
来自南京大学 NLP 实验室的 ICML 2026 论文 Recognize Your Orchestrator: An Entropy Dynamics Perspective for LLM Multi-Agent Systems 指出：在当前主流的 Orchestrator-Executor 多智能体架构中，系统失败往往并不首先来自某个执行器不会干活，
UC Berkeley团队提出的端到端流程旨在解决该问题，研究团队跑通了首条能够从网络视频生成真实灵巧手实机执行轨迹的完整链路：先从真实场景中的单目RGB视频中重建4D手-物交互过程，再将这些交互轨迹重定向到拥有22个自由度的Sharpa Wave灵巧手上。
据DeepSeek官方API文档及GitHub仓库信息，一款名为Deep Code的第三方开源AI编程助手近日被收录进DeepSeek Agent工具。该工具面向DeepSeek-V4系列模型做了适配，支持深度思考、推理强度控制、Agent Skills以及MCP集成。截至发稿，Deep Code GitHub仓库显示，该工具收获超1500星、127 fork。
这两天，有位机智的老哥发现，只要把Fable 5的上下文转换成一张张密密麻麻写满文字的图片，再让模型通过OCR读回来，token输入成本最多能省下70%。更离谱的是，不只是普通对话，系统提示、工具文档、历史记录，全都能一股脑塞进图里。
从李飞飞World Labs的50亿估值，到LeCun出走创立AMI Labs的十亿种子轮，再到谷歌Genie 3让文本生成的世界第一次具备实时可交互、可导航的形态，世界模型正在成为AI下一阶段的核心战场。
来自哈佛大学、MIT、IBM、波士顿大学、谷歌、JHU、CMU 和 Kempner Institute 的研究者提出了一个新的诊断性基准：MemoBench。这是首个面向动态环境的「消失-重现」世界建模评测基准，并已被计算机视觉顶会 ECCV 2026 接收。其一作 Haoyu Chen 为哈佛大学计算科学与工程专业一年级硕士生，师从哈佛大学计算机科学助理教授 Yilun Du。
乐鑫喵伴 EchoEar EchoEar 喵伴 AI 机器人搭载的 ESP-Brookesia 框架实现全双工语音交互、多模态识别与智能体控制，构建更具沉浸感的人机交互体验。 EchoEar 套件以端
月之暗面旗下新一代大模型 Kimi K3 已由员工在 X 上确认，将于本月内发布。据多方信源，K3 的参数规模将达到 2.5 万亿——这一数字不仅超越了 DeepSeek V4 Pro 的 1.6 万亿，也成为当前已公开参数规模最大的国产模型。
这几天，我们把一群平均年龄只有 19 岁的人召集到一起。几天之后，我们意识到，这可能是一次提前到来的未来。他们来自不同地方，有人做模型、做 agent、做机器人，有人做硬件、做开发者工具，有人还在上学，有人则已经在真实产品里承担核心工作。这里面有一批人已经站在今天 AI 最前沿的地方，参与过很多人正在使用、讨论、追赶的基座模型。