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vLLM Semantic Router推出并开源Decision 3.0系列多模态决策模型，覆盖0.6B至27B六款模型，其中d3在Jev Decision Index 0.3.1文本榜和视觉榜均排名第一。
模思智能（MOSI）宣布完成超10亿元Pre-A轮融资，由华控基金领投，资金将用于全模态实时交互智能研发、能力建设及全球商业化落地。
阿里国际站总裁张阔表示，模型榜单成绩提升未同步转化为电商任务体验，他将Agent竞争力概括为Model×Harness×Context，Accio Work基于107项开源电商任务的评测显示，前沿模型无人干预通过率仅约61%。
智谱上新了一个GLM-5.3-Highspeed模型，就在Zcode里。
物理AI正在成为人工智能产业最受关注的方向之一。
前些时日，OpenAI 在 GitHub 上一口气放出了 722 篇数学论文手稿。这些手稿被归为 372 个结果「家族」，横跨 17 个数学领域，全部出自一个尚未发布、也没有公开名字的内部模型——其性能远胜 GPT-6 Astra。
随着前沿模型进入长链推理、工具调用、代码修复与科研任务，一个关键缺口随之显现：模型不断生成和修改候选，但“新状态是否真的更可靠”不能只由模型自己判断。
一直以来，在Transformer架构中，注意力（Attention）与前馈网络（Feed-Forward Network，FFN）被认为是两个功能不同且互补的模块： 前者让词元（Token）彼此交互，后者对每个词元进行非线性变换。
对着屏幕说一句 “向左转”，画面随即展开新的视野；调整角色的动作，场景紧接着给出反馈。多模态交互要求视觉生成跟上人的操作，而漫长的等待会打断整个体验。
近期，全球顶尖 AI 实验室正在密集释放一个信号：AI 正在从帮助人类完成任务，走向参与自身的研发与改进。