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清華大學張強教授團隊聯合清嶼科技、香港大學等提出 EvoSim，讓 AI 從「給定方程調參」轉向「從實驗偏差中追查物理機制、修訂方程並沉澱建模方法」。在電池快充析鋰起點預測任務中，其模型荷電狀態平均絕對誤差為 1.79%，優於人類專家模型；在 16 條動態電壓軌跡、約 11 萬個取樣點上，30 攝氏度 DST 工況均方根誤差為 7.62 mV。在 45 組任務執行中，建模或機制失敗減少 36.4%，累計執行時間減少 42.6%。
輝達《State of AI in Telecommunications》報告顯示，89% 受訪者認為開源模型與軟體對公司 AI 戰略重要。運營商看重開源模型的可信任、可控與可定製，用於自主網路、客服等關鍵負載，並把閉源模型留給價值最高的場景；輝達同時發布 300 億引數的 Nemotron 3 Large Telco Model（由 AdaptKey 在開源電信資料集上微調），並提供基於 NeMo 的端到端微調流程。
兩位前 Palantir 高管創立 Dream，獲得 a16z 領投的 1700 萬美元種子輪，用於開發面向建築設計、工程的建築世界模型。該模型基於全美各地許可檔案中超過 1 億平方英尺的建築資料訓練，生成方案時會考慮管線、暖通與承重等結構要素，而非只畫出一張好看的效果圖。產品已在得州和加州 10 個在建專案中用於方案構思與成本估算，目標是替代 AutoCAD、Revit 等傳統 AEC 工具。
Frontier Red Team 的實驗顯示，小型 AI 模型可能再過數月就能在智慧烤箱、雜牌 Android TV 盒子等商用 IoT 裝置上自我複製：這類複製體沒有集中的關停點、倍增時間為數天，還能自行摸清陌生硬體，測試中 9B 模型在 9 類硬體裡有 8 類成功跑起推理。研究把複製拆為尋找目標、獲得執行、建立推理、繼續傳播四步，30B 以下模型已能完成多數單步但端到端串聯仍會出錯，簡化評測中 GLM-5.2 及更強模型可端到端複製。
10 月 16 日，範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域（ModelSphere），面向企業免費開源，以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程，可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片，無需為不同晶片重寫底層程式碼。
10 月 20 日，千訣科技在南京首屆物理 AI 與世界模型大會上發布預測式世界模型 Polibrain，已在四足、人形、輪式、雙臂等機器人形態上開展適配。該模型不生成未來畫面，而是在潛在表徵空間預測真正影響任務的狀態變化，並串聯感知、決策、執行與反饋形成閉環。千訣稱其與清華團隊 2025 年在 ICML 發表的隱變數可辨識性研究，比 LeCun 團隊相近論文早約一年。公司不造機器人本體，以松耦合架構讓不同形態機器人共享對世界的理解。