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9月7日科大讯飞发布星火X2.5模型，基于万卡国产910B集群完成预训练和后训练，并使其具备在真实NPU环境中自主优化算子的能力，通过DSA算子案例经约1600次工具调用实现3.5倍加速，形成AI反哺国产算力的技术闭环。
清华大学AI Agent课题组提出加速扩散语言模型单元测试生成的框架DiffuTester，通过抽象语法树动态挖掘多个测试用例间的共享结构模式，在解码过程中保留相关token，在保持测试覆盖率的同时实现最高约2–3倍加速，相关论文已被EMNLP 2026接收。
GPT-6 Astra也是一个集美模型。
到 2030 年，如果 AI 已经能够自主完成大量工作，美国经济会发生什么？AI 会让我们变得更富有？还是带来更多失业?
“谁来填补算力与硬件之间的鸿沟？ ”
RunningHub推出开源的H3 Lightning加速方案，在保留BF16满血精度的前提下使MiniMax H3视频生成速度提升约12倍，依托RH后训练加速模型、SageAttention2等工程优化并针对无NVLink的PCIe多卡环境调优，目前已全部开源至GitHub，支持创作者本地部署。
一周之内大语言、图片、视频模型都迎来新赛季：OpenAI的GPT-6 Astra让编码 Agent更好地使用游戏引擎和Blender，自己改场景、自己跑、自己测；GPT-image-2.5上线，更快更强，图片编辑和关键帧动画显著提升；fal和Yoroll分别发布 H3 MaxTurbo和H3 Superfast后训练加速模型，5秒视频3秒内推理，实时生成和互动玩法纷纷涌现。
崔添翼最近在 X 上刷屏有点多。9 月 9 日，这位今年 3 月加入 DeepSeek、负责 Agent 运行和评估基础设施的 Harness 团队成员发推称，V4.1 Flash 在性能、费用、速度和总用时等方面全面超过 V4 Pro，因此 V4.1 Flash 上线后、V4.1 Pro 上线前，所有发往 V4 Pro 的请求都会被路由到 V4.1 Flash，按 Flash 的价格计费。
视觉编程成绩超GPT-5.4。
最近，越来越多的 AI 创业公司开始讲起 Neolab 的故事。