Leash Bio 的 Ian Quigley 谈 DEL 数据、Hermes 模型与智能体科学推理平台 Minos
Leash Bio 用 DNA 编码文库(DEL)为每个分子打上数十条条形码,采集可复现的蛋白-小分子相互作用数据。其 Hermes 模型仅用自研数据训练,在公开 benchmark 上与 Boltz 持平。团队把多年数据转化为数万条"lab-in-the-loop"模拟,已发展为智能体科学推理平台 Minos,并发布预印本、博客与开放数据集。
Leash Bio 用 DNA 编码文库(DEL)为每个分子打上数十条条形码,采集可复现的蛋白-小分子相互作用数据。其 Hermes 模型仅用自研数据训练,在公开 benchmark 上与 Boltz 持平。团队把多年数据转化为数万条"lab-in-the-loop"模拟,已发展为智能体科学推理平台 Minos,并发布预印本、博客与开放数据集。
西门子在2026工博会发布20余款新品,其中13款为中国本土创新产品,并联合发布中国国家标准GB/T 47859—2026《智能工厂生产系统可重构建模规则》。南京原生数字化工厂已将轮式人形机器人放进产线跑POC,双臂负荷力可达50公斤;Eigen工程智能体上市三个月服务数百家本土制造企业,新增功能可缩短高达50%的程序开发时长。
NVIDIA 将完整的 Run:ai 平台以开源软件形式发布,向客户、开发者和生态伙伴开放生产级 AI 工作负载与 GPU 编排能力。该版本让 Run:ai 成为 NVIDIA DSX AI Factory 平台的开源基础,使更广泛的生态能够推出差异化解决方案。
在 Amazon SageMaker AI 上用 llama.cpp 部署决策模型,可让应用从固定选项集中直接输出概率分数,而不必生成文本答案。AWS 的 llama.cpp DLC 支持通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions 接口调用,扩展方案 SemIf 则返回 option_ids、probabilities 与 raw option_logits。
Simon Willison 发布 ttok 1.0,把默认 tokenizer 从 GPT-4 改为 GPT-5/GPT-6。
Simon Willison 的 token 计数 CLI 工具 ttok 发布 0.4 版本,修复了 Click 警告、更新了 CI,并新增 --list-models 命令用于列出可用模型。该工具基于 OpenAI 开源的 tiktoken 库,此前已有两年未更新,可通过 uvx ttok 直接调用,例如 cat file.txt | uvx ttok 即可统计文件 token 数。
Simon Willison 对 EmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 许可表示赞赏。他指出嵌入模型涉及存储成千上万甚至数百万条嵌入向量,若模型闭源托管,厂商一旦停服,用户就得付费重新计算所有存量向量,而 OpenAI 在 2024 年 4 月的补偿承诺并不可普遍依赖。他更愿付费使用托管版本,同时保留自行运行开放权重或另寻供应商的余地。
Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2,可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量,参数量 740M。Google 称其在多模态嵌入基准上超越参数量最高达其两倍的竞品,在 Massive Text Embedding Benchmark(Code)上得分 78.68,比前代 68.76 提升近 10 分。
AI 公司 Reflection 发布其首个免费开放模型 Beam,这是一个混合专家模型,每 token 激活 501B 总参数中的 23B,主打编码、逻辑推理与智能体任务,用更低算力对标 DeepSeek 和 Qwen 的开源模型。
针对本地 Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf 的基准测试显示,在用英文单词输出结果的 5,070 个关闭推理用例中,数值准确率为 23.57%,格式合规率 96.17%。准确率随操作数位数下降,一至三位数从 97.04% 跌至十至十三位数的 6.44%;开启 medium reasoning 的 169 例对比中答对 167 例。
微软发布开源离线基准 ReviewBench,用于评估 AI 代码审查智能体的表现,基于 GitHub 上 103.9M 个真实 pull request 的分布构建。
开源命令行工具 RemoveMacAI 可一键关闭 Apple Intelligence 的 Siri、Writing Tools、Genmoji、Image Playground、ChatGPT 扩展及各类摘要功能,删除其约 12GB 的基础模型并阻止 macOS 重新下载。
NASA 与 IBM Research 联合多家学术机构发布 NASA-IBM Lunar Foundation Model,称其为最早的开源月球科学基础模型之一。
哈佛物理学家 Matthew Schwartz 在 Anthropic 的客座文章中介绍开源工具 BootLoops,它作为 harness 支持 AI 模型进行精确科学计算,源代码已在 GitHub 上发布。
Hugging Face 开源 AstaBrief 8B,一个基于 Qwen3-8B 微调、可将研究问题与检索文献片段生成带引用报告的模型。
ServiceNow CoreAI 构建了 AutoSynthData,用目标模型的失败案例与更强教师模型的成功轨迹定位能力缺口,再生成并验证新的可执行任务用于后训练,课程随模型进步向剩余难点迁移。
NVIDIA 发布 Do Inference Now (DIN) Deploy,一个开源 C++ 示例集合,将 ONNX Runtime 与 NVIDIA TensorRT RTX 执行提供程序结合,帮助开发者把模型 checkpoint 转到本地原生应用。该示例面向需要可移植模型格式、可靠运行时和跨目标系统加速的本地 AI 场景。
DeepSeek 将 TileLang 及 DeepGEMM、DeepEP、FlashMLA、TileKernels、DeepSelect 五大核心计算与通信库推出昇腾版本,TileLang 官宣原生支持昇腾 950 NPU。
NVIDIA TensorRT Model Connect 是基于 NVIDIA TensorRT 构建的开源 C++ AI 模型参考实现集合,整个项目围绕编码智能体设计。项目采用并行工作、模型家族隔离、可回滚变更和 GPU 验证等做法,目标是让 NVIDIA 推理栈的性能更易于使用。
Hugging Face Hub 新增 RL Environments 筛选器,带 rl-environment 标签的数据集可直接在页面生成运行命令,无需新建仓库类型、注册表或注册。
Meta 开源了 Rebalancer,一个已在其内部用于资源分配问题超过九年的分配问题求解器。该库将问题描述与求解分离,提供对象、bins、约束和目标组成的描述语言,并转换为表达式图,可用局部搜索启发式或商业求解器 FICO Xpress、Gurobi 及开源求解器 HiGHS 构建 MIP 求解。相关论文已发表于 OSDI'24。
微软在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型将基于 Transformer 的 R-SMILES 2 与基于图神经网络、使用反应模板的 NeuralLoc 结合,通过学习式集成对两者预测重新排序,性能在常见与稀有反应类别上均超越任一子模型。
Hugging Face 发布 tokenizers v1,在保持与 v0.23 相同 token ID、API 和词表的前提下重写编码流水线,速度常达 v0.23 的数十倍。重构包括 workspace 拆分、无分配 merge、用 SIMD 位运算替代正则拆分(bitcannon)、merge 循环改为侵入式双向链表、单词缓存和原生多线程并行。
Google DeepMind 于 9 月 8 日发布 AlphaGenome Atlas,这是一个在线仓库,预先计算了参考人类基因组全部 90 亿种单碱基变异的 AlphaGenome 预测结果。
Hugging Face 推出 NeoMME,包含 260M 和 800M 两个多语言多模态编码器,不用独立预训练视觉塔或因果语言模型,由单个双向 Transformer 同时处理文本 token 与原始图像 patch,并以掩码离散扩散目标从零训练。
一份公开教程用 TRL 的 GRPO 对 LFM2.5-350M 做微调,仅约 500 条样本、100 个训练步,就把 IFStruct 基准成绩从 22.6% 提升到 29.7%。
Hugging Face 发布 BenchMIRT,一种在单条题目层面审计 LLM 基准的方法,基于多维 IRT 从 100 个 LLM、16 个基准、超 34K 道题的评测结果中自动分离出安全与通用推理两个维度。
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash 两款高效病理基础模型,均以 Apache 2.0 许可证开放。
Hugging Face 的 OlmoEarth Studio 现支持计算并导出由开源 OlmoEarth 基础模型生成的地球观测嵌入向量,输出为 Cloud-Optimized GeoTIFF(COG),向量以 int8 存储、每维一个波段。
Multiverse Computing 发布论文《Efficient Knowledge Distillation for LLMs: Offline Top-K Logits and a Fused Chunked KL Loss》。
NVIDIA 发布开源视觉语言模型 Ising Calibration 1.5,可解读量子处理器的诊断输出并判断其调优方式,实现基于 AI 的 QPU 自动校准。该版本增强了上下文学习能力,无需先前的训练样本即可分析陌生的诊断结果。
Diffusers 现已原生加载 Nunchaku 4-bit 量化检查点,只需 from_pretrained() 调用,无需本地 CUDA 编译,CUDA kernel 经 kernels 包从 Hub 下载。
PyTorch 官方博客 "Profiling in PyTorch" 系列第三篇聚焦 attention,通过 naive attention、inplace 因果掩码、SDPA 和自定义 kernel 四种实现对比 profiler 追踪结果。
MIT 团队推出 FloatForm,一个由 21 厘米见方的小型方形机器船组成的集群系统,可自主拼装成刚性结构、拆解并重组为新构型。实验中海量 8 艘机器船从随机位置聚合、锁定、按指令分离并整体航行,单次耗时 4-8 分钟,仿真验证可平滑扩展至 64 艘;其去中心化方法让规划复杂度只取决于局部邻居而非集群总规模。
LeRobot 发布 v0.6.0,围绕机器人学习闭环引入世界模型策略(VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA)、新一批 VLA(GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT)以及统一奖励模型 API(Robometer、TOPReward)。
推荐理由:原文给出世界模型策略、奖励模型 API 与六个仿真基准的完整清单,读者可据此判断机器人学习闭环的现有工具面。
Hugging Face 的 Kernels 项目迎来重大更新,Hub 新增 "kernel" 仓库类型,并引入可信发布者机制与代码签名,默认只加载可信发布者的 kernel,加载其他来源需显式传入 trust_remote_code。
Hugging Face 发布开源基准 ScarfBench,用于评测 AI 智能体在企业 Java 跨框架迁移中的表现,覆盖 Spring、Jakarta EE、Quarkus 三大生态。
Hugging Face 团队提出 DiScoFormer(Density and Score Transformer),单次前向传播即可同时估计分布的密度与 score,无需针对新分布重新训练。
最新一批开源模型发布显示生态日趋多元:Cohere 旗舰 Command A+ 以 Apache 2.0 开源,218B-A25B MoE 架构可在单张 B200 上以 4-bit 运行;Poolside 的 Laguna-M.1 同样采用 Apache 2.0,并宣布开源权重成为其默认发布方式。
Hugging Face 将 huggingface_hub 的发布流程从每 4 到 6 周一次改为每周一次,全部由一个 GitHub Actions workflow 驱动。