百度做了个 AI 仿真器，专门让萝卜快跑在虚拟世界里练罕见险情，真实路上碰不到的场景也能批量练。
百度发布了一款用于 Robotaxi 训练的 AI 仿真器，可生成罕见道路危险场景。这类场景（如突发事故、异常障碍物）在真实路测中难以积累足够样本。通过仿真环境，自动驾驶系统可以在上线前反复练习这些低频高危情况。
Baidu’s new AI simulator gives robotaxis a crash course in rare road hazards https://t.co/MpZ5PUkjVH
The base-model-only release signals Baidu competing for the fine-tuning and localisation market rather than end users, letting teams inject industry knowledge or adapt regional languages on top of a large pretrained backbone. Developers evaluating against Qwen or DeepSeek open weights get a sparse 5%-activation design that keeps serving costs low at 1M-token contexts. Availability details and licence terms for ASEAN teams remain worth checking before adoption.
百度把文心5.5的权重放出来了，HuggingFace 和 GitHub 都能下，vLLM、SGLang 都有适配，想本地部署的可以直接试试。
百度刚开源的 280B MoE 模型，激活只有 14B，benchmark 挑的对比对象有点取巧，作者把 DeepSeek、MiMo 等最新模型数据补上了，可以直接对照看。
百度把 280B 的 MoE 基座权重直接放出来了，激活才 14B，FP8 和 BF16 都有，做微调或强化学习研究可以直接拿这个当起点。
百度发布的世界模型 Apollo World，能把驾驶场景变成可控仿真来训练 Apollo Go，连传感器数据都实时生成。
