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在华为全联接大会 2026 上，华为发布了昇腾 960 超节点，配置 4096 张加速卡，最高可提供 8E FP8 算力和 1PB HBM。华为称，该系统使用 5500 个 Hi-ONE 替代原需的 4.8 万个 800G 光模块，可降低超过 550 千瓦功耗。昇腾 960DT 计划于 2027 年第一季度就绪，960PR 计划于同年第三季度就绪。华为表示，昇腾 910C 超节点目前已在全球部署超
Zing-0.5 是一个拥有 50 亿参数的自回归世界模型，旨在生成可交互环境。用户可以使用键盘进行移动，并通过文本指令改变正在生成的事件，无需重新开始生成。该系统结合了统一的动作与文本条件控制、事件级监督，以及支持低成本实时推理的流式技术。研究人员称，模型在 832×480 分辨率下可达到每秒 24 帧，预计服务器租用成本约为每流媒体分钟 0.009 美元。在 WBench Navigation
深度操作系统 deepin 25 成功适配进迭时空新一代 RISC-V 芯片 SpacemiT K3，实现桌面系统首次具备开箱即用的离线大模型本地推理能力。K3 芯片集成 8 颗通用计算核与 8 颗 AI 计算核，提供约 60 TOPS 的原生 AI 算力。通过升级系统底层工具链（如 GCC 15/16、LLVM 21/22）并打通 GGML 等主流模型运行库，deepin 25 能够智能调度硬件
Agora 是一个为自主 AI 研究智能体设计的共享内存系统。通过将研究进度记录为存储在 Git 中的仅附加有向无环图（DAG），它能防止多个智能体重复执行相同的搜索。在由 13 个语言模型工作者且无中央规划器参与的 12 天测试中，智能体协作解决了权重转移问题。在拥有 141 个供体模型的情况下，他们在无训练数据的情况下初始化了目标模型，将评估损失从 3.39 降至 1.899 bits/byt
华为副董事长、轮值董事长汪涛在华为全联接大会上表示，算力和硬件变现是华为 AI 战略的核心。华为将发展超节点与集群、开放的算力生态，并支持主流大模型原生训练。盘古大模型主要用于推动华为产品智能化。汪涛称，昇腾超节点已部署超过 1,000 套，昇腾 950 已开始大规模商用。昇腾 960 将采用 NPO 超节点方案；液冷 Atlas 960 计划于 2027 年第三季度上市，风冷 Atlas 860
ScienceIDE 是一套将科学代码仓库转化为可执行 AI 智能体环境的基础设施。通过专家定义的科学案例和验收标准，它支持任务生成、执行及科学验证。这些环境可用于监督微调、强化学习和模型评估。研究团队利用经过验证的交互轨迹，训练了 PhAI-IDE-72B、9B 和 4B 模型。公布的结果显示，这些模型在未见过的科学代码修复任务，以及部分涵盖代码、推理和知识的通用基准测试中有所提升，表明科学任务
美国初创公司 Arcee AI 专注于开发开放权重人工智能模型，已按10亿美元投前估值完成B轮融资。据《财富》援引消息人士称，该公司本轮至少筹集了1.5亿美元。Arcee AI成立于2023年，业务重点之一是人工智能模型的后训练。
9月16日，Hugging Face更新了按点赞数统计的开源大模型榜单。据报道，阿里巴巴旗下的Qwen3.8-27B超过了FLUX.1、DeepSeek-R1、Kimi-K3和Meta-Llama-3等模型。该榜单反映的是开发者通过点赞表达的偏好，而不是基准测试成绩或参数规模。结果显示，Qwen3.8-27B在开发者社区中具有较高关注度和较好的易用性评价，但这一排名本身并不能证明其技术性能全面领先
Mozilla发布了第二版《开源AI现状》报告。报告称，中国企业最佳开放权重模型与美国科技公司领先的闭源模型之间的能力差距已缩短至约4.4个月。新版报告不再只比较单一综合性能百分比，而是分析具体任务的可处理时长和单任务成本。以50%的可靠成功率为标准，最佳闭源模型目前可处理约12小时的任务，最佳开放模型可处理约7小时。报告还重点提到Kimi K3：其在Artificial Analysis智能指数
谷歌发布全球语言人工智能领域的新成果，称其技术和产品已支持超过300种语言，覆盖约86%的世界人口。其战略重点是发展原生音频智能，让Gemini等模型直接处理和理解音频，而不是仅依赖“语音转文字”的传统流程，从而保留语调、情感、节奏和上下文。谷歌介绍了支持70种语言的实时口语翻译、适用于嘈杂环境和专业术语的语音转写，以及Gboard中的语音重写功能。为覆盖低资源语言，谷歌推进“1000种语言计划”
SiFive 与 AMD 在 AI Infra Summit 上展示了一套由 RISC-V 处理器和 AMD Radeon AI PRO R9700 显卡组成的系统。该系统使用 ROCm 10.0 运行了 Google 的 Gemma4-E2B 模型。两家公司将继续评估 ROCm 在 RISC-V 服务器上的优化方案，以提升处理性能，并在未来支持更多加速应用和更大规模的模型。这次演示是探索在 RI
中国移动发布了 Open-RAIL，这是一个用于连接视觉-语言-动作（VLA）、全身控制（WAM）模型与实体机器人的开源工程平台。平台通过轻量级硬件抽象层，统一机器人控制、状态读取和动作执行，使模型推理、真机运行、数据采集和模型迭代形成闭环。据介绍，Open-RAIL 目前已适配 4 款异构机器人和 10 个主流 VLA/WAM 模型。新机器人接入时间可由数周缩短至数小时，新模型通常只需 50 至
一项研究将微调重新定义为：在预先设定的行为漂移预算内选择有效的更新方向。研究人员在 Qwen3-8B 和 Qwen3-14B 上进行测试，发现粗粒度的层选择方法可以克服仅使用最终答案进行微调的局限。所得模型在保持推理能力和通用能力的同时，提升了 100 多种语言的科学推理与多语言翻译表现。代码和模型资源已公开。
Salesforce在Dreamforce大会上发布了推理模型Koa。该模型以英伟达开放权重的Nemotron为基础，由双方共同进行后续微调，面向销售、营销和客户服务等企业场景。Salesforce表示，Koa仅使用合成业务数据训练，没有使用真实客户数据。公司还称，在执行相同业务任务时，Koa的Token消耗明显低于外部闭源模型，并在Salesforce平台内置了安全控制和自动路由功能。此前，Ag
DeepSeek v4.1 主 Attention 算子负责人刘胜与发表《我不得不把才华埋葬在昨天》一文，引发网络讨论。他表示，短短一年内，AI 已从帮助查阅文档、阅读代码和寻找漏洞的工具，发展为能够分析 CUDA、PTX 和 SASS 代码，并独立优化算子的系统。刘胜与预计，再过半年至一年，AI 编写的算子很可能达到甚至超过自己的水平。他认为自己或许不会失业，但可能需要转行，离开曾经热爱的工作。