01:30marktechpost@Asif RazzaqVercel 开源了 Eve,这是一个 Apache-2.0 许可的 AI Agent 框架,目前处于公开预览阶段。每个 Agent 被定义为一个包含配置和能力的文件目录,内置了持久化执行、沙箱、审批、连接、通道和评估功能。开发者可使用 npx eve@latest init 快速搭建项目,并通过 vercel deploy 直接部署无需修改。AI模型EveVercel智能体开源模型编程助手推荐理由:Vercel 出了个开源 Agent 框架 Eve,把 Agent 做成文件目录,自带沙箱和评估,用 npx init 就能部署,挺省事的。原文
00:35量子位@henry71°一家头部具身大脑公司完成数亿美元新一轮融资,投资方共15家VC。该公司坚持世界模型技术路线,半年内先后在开源、端侧和训练场三个方向发布方案。具体开源项目名称和端侧部署参数尚未披露。训练场支持与多种机器人硬件适配。该轮融资将用于扩大研发团队和加速产品落地。行业具身智能融资世界模型开源模型端侧部署推荐理由:一家专注具身大脑的公司又融了一大笔钱,世界模型路线,15家VC跟进。开源、端侧、训练场三连发,你可以关注它的技术方案。原文
23:48小互@imxiaohu71°OpenAI 宣布 Codex 产品,包含 App 客户端、命令行 CLI 和 SDK,允许开发者自由接入任何开源大模型,不强制绑定 OpenAI 自家模型。官方同时发布了手把手配置文档,指导如何将 Codex 底层模型替换为免费开源模型。这一举措为开发者提供了更多选择,降低了对 OpenAI 模型的依赖。AI产品OpenAICodex开源模型开发工具CLI10 个信源在谈推荐理由:OpenAI 的 Codex 现在能接 DeepSeek 这类开源模型了,开发者可以自己换底层 AI,不用非得用 OpenAI 的。原文
23:40Geek@geekbbOpenAI 的编程助手 Codex 现在支持使用任何开源模型,不仅限于 OpenAI 模型。用户可以通过 Codex App、CLI 和 SDK 配置第三方模型。这一更新使开发者能灵活选择推理后端,降低对 OpenAI 模型的依赖。目前已有多个开源模型可用于代码生成和解释。AI产品CodexOpenAI编程助手开源模型CLI/SDK10 个信源在谈推荐理由:Codex 现在能用你喜欢的任何开源模型了,CLI、App、SDK 都支持,编程助手自由度更高。原文
23:33Thomas Wolf@Thom_Wolf开发者 Tibo 在 X 平台分享指出,Codex App、CLI 和 SDK 均可配置使用任何开源模型,不再局限于 OpenAI 模型。配置方式详见 developers.openai.com/codex/config-a… 页面。这意味着用户可以在 Codex 中替换默认的 GPT 模型,选择 Llama、Mistral、DeepSeek 等开源替代方案。技巧Codex开源模型OpenAI开发者工具10 个信源在谈推荐理由:Codex 现在能跑开源模型了,不只是 OpenAI 的,快去试试把 Llama 或 Mistral 加进去原文
13:43orange.ai@oran_ge精选76°智谱 AI 今日正式开源 GLM 5.2 模型。该模型在编程 coding 能力上达到与 Claude 3 Opus 相当的水平,是首个实现这一成就的开源模型。GLM 5.2 已作为 beta 模型接入 Cola 平台供用户测试,定价与官方版本相同。AI模型GLM 5.2智谱AICola编程助手开源模型1 个信源在谈推荐理由:智谱把编程能力比肩 Opus 的 GLM 5.2 开源了,还接入了 Cola 让大家免费试。原文
12:40orange.ai@oran_geGLM-5.2 由 Z.ai 发布,在编码和智能体任务上取得显著进步,首次让开源模型在 Coding 能力上达到 Opus 水平。模型支持 1M 上下文窗口,提供两种推理努力级别(max 和 high),权重采用 MIT 开源许可,API 定价与 GLM-5.1 相同。AI模型GLM-5.2Z.ai开源模型编码能力推理模型推荐理由:Z.ai 开源了 GLM-5.2,编码水平追上 Opus,还给了 1M 上下文和两种推理模式,MIT 许可随便用。原文
11:55歸藏(guizang.ai)@op741874°智谱 AI 正式发布并开源 GLM-5.2 模型。该模型支持 100 万 token 稳定上下文,并引入思考力度控制能力。架构上采用 IndexShare 机制,每四层稀疏注意力共享 indexer,在百万 token 下将每 token 计算量降低约 2.9 倍。基准测试成绩表现出色,定位处理长周期任务。AI模型GLM-5.2智谱开源模型长上下文推理模型推荐理由:智谱 GLM-5.2 开源了,百万上下文还能省 2.9 倍算力,做长任务的朋友可以上手试试。原文
11:40IT之家(博客/媒体)大晓机器人联合香港中文大学发布并开源具身操作VLA模型ACE-Ego。在RoboCasa GR1 TableTop基准上,ACE-Ego以72.8%平均成功率刷新纪录,超越英伟达GR00T、PI π₀.₅等模型。在RoboTwin 2.0高难度双臂操作测试中,ACE-Ego成功率90.62%。该模型已能稳定完成塑料袋打包、鞋子装入鞋盒等零售操作。AI模型ACE-Ego大晓机器人人形机器人具身智能开源模型推荐理由:大晓机器人开源了新模型ACE-Ego,在人形机器人操作基准上拿了第一,能打包塑料袋、装鞋盒,挺实用的。原文
11:37berryxia@berryxia精选开发者发布了一个开源的本地OCR工作台,基于PP-OCRv6模型,在Mac上利用CoreML加速。提供Tiny(1.5MB)、Small、Medium(34.5MB)三个模型,支持图片上传、批量处理和导出CSV/Markdown/Excel。完全本地运行,苹果硅芯片自动启用CoreML加速,Intel Mac和Linux可用CPU。还包含浏览器版Tiny模型和与OmniDocBench、Apple Vision对比的评测脚本,在弯曲表面、点阵字体等难例场景表现良好。AI产品PP-OCRv6CoreMLMacOCR开源模型推荐理由:老哥把PP-OCRv6做成了Mac本地工具,一键切换模型大小,还能批量导出,离线用超方便。原文
11:36量子位@十三智谱AI于2026年6月开源了GLM-5.2模型,支持1M上下文长度。该模型在AI编程评测基准上取得第一,超过此前领先的Fable-5。基于GLM架构的持续优化,GLM-5.2在代码生成任务中展现出更强能力。开源版本已发布在GitHub。AI模型GLM-5.2智谱编程助手开源模型长上下文10 个信源在谈推荐理由:智谱开源了GLM-5.2,1M超长上下文,编程能力直接拿下第一,想换编程模型的话可以试试。原文
11:35arXiv cs.LG@Ahmed Ryan, Saad Sakib Noor, Md Erfan, Shaswata Mitra, Sudip Mittal, Md Rayhanur Rahman该研究构建了包含2076条人工标注句子的数据集(1281条正样本、795条负样本),来自83份复杂的非结构化CTI报告,映射到114种ATT&CK技术。评估了7个开源LLM(参数规模8B至236B),最高micro-F1得分为0.22。参数大小与F1得分呈显著正相关,提示策略和温度设置无显著影响。结果表明当前开源LLM尚无法用于生产级ATT&CK分类。论文ATT&CKCTIMITRE开源模型多标签分类推荐理由:这篇论文造了2076条人工标注的CTI数据,测了7个开源大模型,结果最好的F1才0.22,说明开源模型在安全情报分析上还不够用。原文
10:01Fireworks AI@FireworksAI_HQFireworks AI 推出 GLM-5P2 模型,强调基准测试仅是参考,真正的评估应基于实际代码库、提示词和延迟 SLO。该模型支持直接替换 OpenAI 或 Anthropic 兼容客户端(如 accounts/fireworks/models/glm-5p2),用户可在真实场景中测试。Fireworks AI 建议开发者下载模型并尝试在自有代码库上运行,以验证实际性能。推文附有详细博客链接(fireworks.ai/blog/glm-5p2)供进一步了解。AI模型Fireworks AIGLM-5P2OpenAIAnthropic开源模型10 个信源在谈推荐理由:Fireworks AI 让你用 GLM-5P2 直接在代码库上跑分,别光看基准,试试自己的提示词和延迟原文
09:27IT之家(博客/媒体)精选智谱发布并开源 GLM-5.2 模型,支持 1M 无损上下文。在 Code Arena 盲测中取得全球可用模型第一。在多个长程任务基准上表现介于 Claude Opus 4.7 与 4.8 之间。编程基准上保持开源 SOTA,与 Claude Opus 4.8 可比。已适配华为昇腾、平头哥等国产算力平台,单位 token FLOPs 降至 2.9 倍。AI模型GLM-5.2智谱Code Arena开源模型上下文长度推荐理由:智谱的 GLM-5.2 开源了,1M 上下文还拿了 Code Arena 第一,编程和长任务都强,国产算力也能跑。原文
08:45berryxia@berryxiaGLM-5.2 以 MIT 协议免费开源,提供 1M 上下文窗口,重点强化了长程任务的 Agent 能力。在 Coding、Tool use、Reasoning 上相比 GLM-5.1 有明显进步,尤其在需要长时间规划和多步执行的场景。API 价格不变,同时支持 Max 和 High 两种推理模式。社区已在 DeepSWE 等基准上验证其实力,开发者可在本地运行长上下文 Agent。AI模型GLM-5.2开源模型智能体编程助手长上下文推荐理由:智谱开源了GLM-5.2,MIT协议、1M上下文,编程和Agent任务比上一代强不少,还能本地跑,别错过。原文
08:16宝玉@dotey精选76°NVIDIA GEAR 实验室联合 CMU、UC Berkeley 发布 ENPIRE 系统,让 AI 编程 agent 在真实物理世界中自主重置场景、判断成败、改进策略并迭代代码,无需人类干预。系统在 pin 脚插入、穿扎带、剪扎带、插 GPU 等高精度任务上达到 99% 成功率(pass@8 标准)。测试了 OpenAI Codex(搭配 GPT-5.5)、Anthropic Claude Code(搭配 Opus 4.7)和月之暗面 Kimi Code(搭配 Kimi K2.6)三个 agent。项目还发现物理 scaling law:8 台机器人并行探索比 1 台或 4 台的研究推进速度快得多。所有代码将开源。AI模型ENPIRENVIDIA GEAR机器人操控智能体开源模型10 个信源在谈推荐理由:NVIDIA 和 CMU 搞了个能自己跑实验的机器人系统,AI agent 操控真实机器人干活,成功率99%,还开源了。原文
05:29ollama@ollamaGLM-5.2 在 Design Arena 上以 1360 Elo 获得第一名,超过此前领先的 Claude Fable 5。该模型开源权重,排名较此前上升 4 位,Elo 提升 27 分。这使其成为 Design Arena 代码类别历史上最高 Elo 之一。GLM-5.2 由 Zai_org 发布。AI模型GLM-5.2Design ArenaZai_org开源模型代码生成3 个信源在谈推荐理由:GLM-5.2 在代码设计赛上跑了第一,1360 Elo,超过 Claude Fable 5,还开源了,值得试试。原文
04:28elvis@omarsar0GLM-5.2 在 Design Arena 上跃居第一,Elo 评分达 1360,超越了此前不可用的 Claude Fable 5。该模型相比前代提升了 4 个名次和 27 个 Elo 分,创下 Design Arena 代码类别中最高 Elo 记录之一。模型以开放权重发布,由 @Zai_org 团队推出。AI模型GLM-5.2Design Arena开源模型设计能力2 个信源在谈推荐理由:智谱的 GLM-5.2 刚把 Claude Fable 5 挤下 Design Arena 榜首,开放权重还能自己测,设计能力拉满。原文
04:01elvis@omarsar0GLM 5.2 在 FrontierSWE 基准上排名第 3,得分仅次于 Fable 5 和 Opus 4.8,并超越 GPT-5.5。这是首个缩小 Anthropic/OpenAI 与其他提供商之间差距的模型,同时也是目前最强的开源权重模型。该成绩展示了开源模型在编码任务上的竞争力。AI模型GLM 5.2FrontierSWEGPT-5.5开源模型编码基准10 个信源在谈推荐理由:GLM 5.2 在编码基准上干掉了 GPT-5.5,开源里最强,值得关注。原文
04:01elvis@omarsar072°Z.ai 宣布推出 GLM-5.2 开源权重模型,MIT 许可发布。其在编码和智能体任务上有显著改进,支持 1M 上下文窗口。提供两种推理等级:GLM-5.2 (max) 和 GLM-5.2 (high),后者在性能与 token 效率间取得平衡。API 定价与 GLM-5.1 相同,权重已上架 Hugging Face。AI模型GLM-5.2Z.ai开源模型编码智能体长上下文推荐理由:Z.ai 发了 GLM-5.2,开源权重、MIT 许可,编码和智能体能力提升明显,还支持 1M 上下文,想玩前沿模型的可以试试。原文
03:49ollama@ollama精选Z.ai 发布 GLM-5.2,支持 1M token 上下文窗口,专为长程编码和智能体任务设计。提供两种推理模式:GLM-5.2 (max) 和 GLM-5.2 (high),权重以 MIT 许可开源。现已通过 Ollama 云服务在美国 NVIDIA Blackwell GPU 上可用,API 定价与 GLM-5.1 相同。该模型声称是目前最强开源编码模型。AI模型GLM-5.2Z.aiOllama开源模型长上下文10 个信源在谈推荐理由:Z.ai 开源了 GLM-5.2,有 1M 上下文窗口,适合写长代码和搭智能体,在 Ollama 上直接就能用,MIT 许可随便玩。原文
03:46lmarena.ai@lmarena_ai76°GLM-5.2 (Max) 在 Code Arena: Frontend 中排名第二,得分比 Claude Opus 4.7 (Thinking) 高 29 分,仅次于 Fable 5。在 Agent Arena 中排名第 10,是排名最高的开源模型,超越 Kimi-K2.6 和 Minimax-M3。在 Brand & Marketing、Reference-Based Design 等 6 个子类别中均排名第一。价格维持 $1.4/$4.4 per input/output MTokens,上下文窗口 1M。与 5.1 相比,排名从 #13 升至 #10,任务成功率和用户评价提升,但 steerability 下降 6%。AI模型GLM-5.2Zai_orgCode ArenaAgent Arena开源模型3 个信源在谈推荐理由:GLM-5.2 在编程和智能体任务上超越 Claude Opus 4.7,是开源模型新标杆,编程能力仅次于 Fable 5。原文
03:38@koltregaskes@koltregaskesDeepSeek 4.1 版本预计于本周发布。该版本是 DeepSeek 系列的最新迭代,具体性能数据尚未公布。用户可关注官方渠道获取更新信息。AI模型DeepSeekDeepSeek 4.1模型发布开源模型推荐理由:DeepSeek 要发新版本了,听说这周就上线,看看有什么进步。原文
03:37The Rundown AI@therundownai73°Z AI发布了GLM-5.2,一款开源权重模型,支持1M token上下文窗口。在long-horizon coding基准上得分为74.4,超过GPT-5.5的72.6。在SWE-bench Pro上得分为62.1,同样领先GPT-5.5。AIME 2026数学测试得分为99.2,高于Opus 4.8和GPT-5.5。该模型在Designarena排名第一,并以MIT许可证发布。AI模型GLM-5.2Z AIOpus 4.8GPT-5.5开源模型6 个信源在谈推荐理由:Z AI的GLM-5.2开源,百万token上下文,数学和编程全面超过GPT-5.5,值得试玩。原文
03:04OpenRouter@OpenRouterAI精选Z.ai 发布 GLM-5.2 模型,采用 MIT 开源许可。该模型在编码和智能体任务上有显著提升,支持最长 1M 标记的上下文窗口。提供两种推理强度:GLM-5.2 (max) 追求极限性能,GLM-5.2 (high) 平衡性能与 token 效率。API 定价与 GLM-5.1 保持一致。AI模型GLM-5.2Z.ai开源模型编码助手智能体推荐理由:Z.ai 新出的 GLM-5.2 模型,编码和智能体能力大幅增强,还有 1M 超大上下文,而且开源!API 价格没涨,值得试试。原文
03:01lmarena.ai@lmarena_ai精选72°GLM-5.2 (Max) 在 Agent Arena 排行榜上排名第10,得分接近 Claude-Opus-4.8(非推理模式)。它成为排名最高的开源模型,较去年发布的 GLM-5.1 从第13位上升3位。该模型在数百万真实长程任务上评测,可调用网页搜索、文件系统和终端工具。GLM-5.2 (Max) 输入/输出定价保持为每百万 token 1.4/4.4 美元,支持1M上下文窗口,权重采用 MIT 许可开源。AI模型GLM-5.2Zai_orgAgent Arena开源模型智能体推荐理由:Zai_org 发了 GLM-5.2,在 Agent 任务榜单上排第10,碾压所有开源模型,而且价格没变。跑复杂工作流、调工具效果明显进步。原文
02:29Google Research: Blog(资讯)Google Research 推出 Earth AI 机器学习模型,通过分析高分辨率卫星图像识别土地覆盖类型与植被健康度,支持生态恢复项目的规划与监测。该模型在 Global Land Cover 数据集上训练,覆盖 10 米分辨率地表信息,并已在巴西、澳大利亚等地测试。Google 还开源了相关模型与数据集,供研究社区使用。AI模型Earth AIGoogle开源模型卫星图像生态恢复推荐理由:Google 用 AI 看卫星图帮你规划种树恢复生态,模型和数据集都开源了,想做生态项目可以试试原文
02:17kimmonismus@kimmonismus77°GLM-5.2 以 MIT 许可证开源,权重开放。该模型支持 1M token 上下文窗口。提供 max 和 high 两种推理模式。专门针对大规模部署、自动化研究、性能优化和复杂调试进行训练。API 定价与 GLM-5.1 保持一致。AI模型GLM-5.2智谱开源模型长上下文推理模型推荐理由:智谱开源了 GLM-5.2,1M 上下文还能选推理模式,做长代码任务更强了。原文
01:31lmarena.ai@lmarena_ai精选MiniMax M3 在全新 Agent Arena 排行榜上位列第18,是排名第5的开源模型。相比 M2.7,M3 从第22名升至第18名,主要改进是任务成功确认和 bash 错误恢复能力。工具幻觉保持低位,与最佳模型并列第一。排行榜基于30万+任务、200万+工具调用和4000万行代码的代理会话评估。AI模型MiniMaxM3Agent Arena开源模型智能体推荐理由:MiniMax M3 在 Agent Arena 上排名上升了4位,是最强开源模型之一,能写代码、做PPT、查资料,幻觉控制也顶级。原文
00:28向阳乔木@vista8Factory AI CEO在播客中表示,约80%到90%的任务可用开源模型完成,顶级模型更适合规划和决策。AI工具为高杠杆人员提供更高杠杆,而对低杠杆人员帮助有限。他认为未来最值钱的工程师是能端到端拥有业务结果的人,而非仅会写代码者。他还预测三年内Token支出中位数将与薪资处于同一数量级。行业Factory AI开源模型AI趋势Token工程师价值推荐理由:Factory AI CEO聊了开源模型和顶级模型怎么分工,还有未来什么样的工程师最值钱,挺有启发。原文
00:10Justine Moore@venturetwinsIdeogram 发布了名为 Ideogram 2.0 的开源权重图像模型,宣称在开放权重类别中排名第一。该模型体积足够小,可在消费级 GPU 上运行,但在设计任务上与 Nano Banana 和 GPT Image 竞争。研究团队由 @mo_norouzi 领导,分享了技术细节和观点。AI模型Ideogram开源模型图像生成消费级GPUGPT Image推荐理由:Ideogram 这个开源权重图像模型能在普通显卡上跑,还能和 GPT Image 掰手腕,适合不想烧钱又想要好效果的人。原文
21:55kimmonismus@kimmonismusAxios报道,行业担忧白宫对Anthropic最新模型的出口管制将损害整个美国AI产业。德意志银行Jim Reid指出,无法依赖可能被关闭的技术。若企业担心OpenAI、Anthropic和Google的未来前沿模型被一夜限制,他们将加速转向多样化,这为开源模型带来重大优势。行业Anthropic开源模型出口管制模型监管10 个信源在谈推荐理由:美国政府对Anthropic下手的后果:企业开始转向开源模型,省得哪天被切断。原文
14:55量子位@量子位的朋友们阿里发布Qwen-Robot系列,包含Qwen-Robot-V1、Qwen-Robot-V1-Pro和Qwen-Robot-V1-Plus三款模型。该系列将视觉、语言与行动能力整合,支持在复杂环境中完成抓取、导航等任务。在RoboBench基准上,Qwen-Robot-V1-Pro任务成功率较基线提升15.3%。模型参数规模从7B到72B不等,可适配不同硬件平台。AI模型Qwen-Robot阿里具身大模型机器人开源模型推荐理由:阿里刚出的Qwen-Robot系列,三个模型从7B到72B,让机器人能边看边想边动,RoboBench成绩提升15%,搞具身智能的值得看看。原文
14:22AlphaSignal@AlphaSignalAI精选CUA-Gym是一个端到端流水线,通过三个协调编码智能体自动生成可验证的计算机使用任务。它构建了94个流行应用的模拟版本,包括Slack、Notion、Salesforce和Gmail克隆,并直接读取状态设计奖励函数。生成的训练数据集包含32,112个验证元组,覆盖110个环境。基于该数据训练的模型在OSWorld-Verified基准上达到72.6%,与Claude Sonnet 4.6持平。一个3B参数的小模型以十分之一参数匹配了17B基座模型的性能。AI模型CUA-GymClaude SonnetOSWorld-Verified智能体开源模型5 个信源在谈推荐理由:CUA-Gym用三个AI智能体自动生成训练数据,省去人工标注。它克隆了94个常用软件,训练出的模型追平了Claude Sonnet 4.6,小模型3B参数达到17B效果,还完全开源。原文
14:05berryxia@berryxia78°Unsloth团队用Dynamic 2-bit方案将1万亿参数的Kimi K2.7 Code模型压缩48%,重要层保留更高精度。量化后模型仅需325GB RAM/VRAM即可本地运行,推理速度达40+ tok/s。全精度版本需要610GB显存。该优化并非粗暴量化,而是保留了模型的推理效率,尤其适合长程任务、复杂推理和agent工作流。AI模型Kimi K2.7 CodeUnsloth量化本地部署开源模型4 个信源在谈推荐理由:Unsloth把1万亿参数的Kimi K2.7 Code压到325GB本地能跑,速度40+ tok/s,长程推理和agent工作流全闭环,开源社区终于能自己跑了。原文
11:21arXiv cs.AI@Dongbin Na, Chanwoo Kim, Soonbin Rho, Giyun Choi, Gangbok Lee, Dooyoung HongBinTrack是一种全开源的空间定位智能体,利用机器人轨迹的时间顺序进行二进制搜索。在SpaceLocQA基准的全局类别上,BinTrack将准确率提升22.8%,甚至匹配了GPT-4o的闭源模型结果。其推理策略带来超过1.5倍的加速。论文还发布了GangnamLoop,一个在真实街道上用四足机器人采集的多行程室外基准数据集。论文BinTrack空间问答导航SpaceLocQAGangnamLoop开源模型推荐理由:想让你家机器人找到干洗店?BinTrack用开源VLM做空间问答,性能追平GPT-4o还更快,代码数据全公开。原文
09:37AWS Machine Learning Blog@Aris Tsakpinis精选Google DeepMind 发布的 Gemma 4 开源权重模型系列现已在 Amazon Bedrock 上可用。该系列包含三个指令调优变体:Gemma 4 31B(密集架构)、26B-A4B(MoE 架构,每次激活 4B 参数)和 E2B。所有变体均支持内置推理、原生函数调用以及文本和图像多模态输入。模型基于 Apache 2.0 许可发布,旨在多种部署场景下实现每参数智能最大化。AI模型Gemma 4Amazon BedrockGoogle DeepMind开源模型多模态4 个信源在谈推荐理由:Google DeepMind 把最新的 Gemma 4 放到 AWS 上了,三种规格可选,带推理和图文理解,正好拿来玩开源项目。原文
09:32lmarena.ai@lmarena_ai精选Kimi-K2.7-Code是Kimi新发布的编码模型,在Code Arena: Frontend中排名第3(开源模型),整体第19。相比K2.6,该模型在Kimi Code Bench v2上提升21.8%,Program Bench提升11.0%,MLS Bench Lite提升31.5%。推理效率提升,推理token使用量降低30%。模型已通过Kimi API和Kimi Code开源提供。AI模型Kimi-K2.7-CodeKimiCode Arena开源模型编码模型3 个信源在谈推荐理由:Kimi新出的编码模型K2.7-Code,在Code Arena前端排名第三,比上代提升明显,推理更省token,开源可玩。原文
01:58EleutherAI@AiEleutherEleutherAI 启动 Summer of AI Research 2026 申请,活动周期为 7 月 13 日至 8 月 16 日。该项目为完全在线形式,面向研究经验较少的参与者。入选者将在资深研究员的指导下为开源 AI 研究项目做贡献。申请目前已开放。行业EleutherAISummer of AI Research 2026开源模型AI研究开源项目推荐理由:EleutherAI 搞了个暑期研究项目,没经验也能参加,导师带着你做开源AI,7月13号到8月16号,赶紧去申请看看。原文
01:39kimmonismus@kimmonismus里约热内卢市政府IT公司发布了开源模型 Rio 3.5 Open 397B,参数量达 397B。该模型在多项基准测试中达到开源 SOTA,甚至超越此前领先的 Qwen 3.7。这一成果来自此前并不知名的团队,引发业界关注。AI模型Rio 3.5 Open 397BQwen 3.7开源模型1 个信源在谈推荐理由:里约市政府搞了个 397B 的开源模型,居然跑赢了 Qwen 3.7,挺意外的,建议看看。原文