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加拿大蒙特利尔大学、Mila 人工智能研究所和麦吉尔大学团队提出 HyperQ，以逐 Token 自适应量子电路增强扩散语言模型，使 11 亿参数模型在六项零样本测试中超过 Qwen3-8B 等 80 亿参数模型，并在 IBM 156 量子比特量子集群完成验证。
科大讯飞发布端云一体基座模型讯飞星火X2.6和语音基座模型SparkAudio 1.0，星火X2.6基于全国产算力训练，云端293-A30B支持百万token上下文，输入缓存未命中及输出价格低于DeepSeek-V4.1-Flash-1017，端侧X2.6-4B已开源。
EinsiaAI旗下Navers Lab发布Quant Arena，将6家厂商的9个模型置于A股历史数据中评测，4个代表策略盈利、5个亏损，最佳GPT-6 Astra年化收益10.7%仍低于17.1%的市场基准。
这两年大模型圈有一条几乎没人怀疑的信条，Scaling Law。
用 AI 最让人崩溃的瞬间，莫过于你花半天纠正它把任务做对，换个新会话，它转头又踩进同一个坑里。模型做过了事，却没变成它的成长。跑通单次任务之外，它真正缺的是把反馈转化为经验，并在之后主动调用。
现在的大模型，已经越来越擅长从自然语言直接生成一个可以运行的游戏。
上月发布 GPT-6-Astra 时，OpenAI 称它为「全球智能程度最高且最符合人类意图的模型」。具身社区则是惊讶的发现，VLA vs WAM 的路线之争，被通用大模型用文字模态「降维打击」了，大家不禁想问：
近日，腾讯混元官方账号（@TencentHunyuan）在 X 上发布了一项新研究：ExplorationBench，一个专门衡量 AI 系统如何「探索」的评测基准；随后，腾讯 AI 官方账号（@TencentAI_News）也发文进行了专题推介。
即便通用大模型的图像、视频能力越来越强，消费者依然持续为垂直创意工具付费
让大模型回答一道数学题，通常还能拿标准答案判断对错。可如果问题换成「梳理一个领域的研究进展」「比较几种技术路线」或者「给出有依据的专业建议」，怎样才算答得好？答案没有唯一版本，遗漏关键事实、混淆概念、论证不充分，都可能藏在一段看起来很流畅的文字里。