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逐際動力更新開源具身工程底座 FluxVLA Engine 的第二版技術報告，新增線上強化學習後訓練，並擴充套件了模擬與真機評測覆蓋。經底層推理重構後，8 組模型與裝置組合的推理頻率提升 2.31–9.64 倍，其中 A100 上 π0.5 從 2.20Hz 升至 21.2Hz。SmolVLA 經線上 RL 後，LIBERO-10 與 RoboTwin Clean 成功率分別提升 10.0 和 15.4 個百分點。
逐際動力更新開源具身工程底座 FluxVLA Engine 第二版技術報告，新增線上強化學習後訓練，並擴大模擬評測與真機部署覆蓋。8 組模型與裝置組合經推理路徑最佳化後頻率提升 2.31–9.64 倍，如 A100 上 π 0.5 從 2.20Hz 升至 21.2Hz。SmolVLA 經線上 RL 後，LIBERO-10 與 RoboTwin Clean 成功率分別提升 10.0 與 15.4 個百分點。
輝達宣布計劃投資 Boltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente 和 Riverlane 五家英國 AI 初創公司，並承諾五年投入 2.5 億美元算力，用於強化英國的 agentic 安全與安全研究。這五家公司分別做生物分子模型與藥物設計、超大規模資料中心等基建專案的完工預測、自動編寫並最佳化演算法的發現引擎、面向阿茲海默症等疾病的生物基礎模型，以及跨量子位元型別的即時糾錯軟硬體。
llama.cpp 的 server 元件新增了 /v1/systemone API，支援 laya、julia-1、lev、openjev、kev 五個模型。該 PR 包含模型轉換、服務端程式碼、共享提示字首、視覺支援，並新增 openjev tiny 模型用於測試。建置覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 等平台，但明確不支援 date_facts。
輝達援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超過 GB300 NVL72 的 30 倍，在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍。輝達以「高產、耐用、通用」概括 AI 工廠回報邏輯：每兆瓦 token 數決定收益，A100 出貨六年後仍在商用，CoreWeave 已將 2020 年首批裝置的預訂延長至 2029 年。
PS5LM 把 llama.cpp 的 Vulkan 後端搬到越獄 PS5 的 RDNA 2 GPU 上，用 11.4 GB 共享記憶體把主機變成家用模型伺服器，對外提供 OpenAI 與 Anthropic 介面，Claude Code 等客戶端可直接連。實測 Qwen 3.5 9B Q4_K_M 約 55 tokens/秒，27B 的 UD-Q2_K_XL 約 20 tokens/秒、64k 上下文；
NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 已在 LM Studio 上線，可直接在本地下載執行。該模型為 120B 總引數、12B 啟用引數的 MoE 架構，支援視覺輸入與推理，並針對視覺理解和工具呼叫做了訓練。官方提示本地執行約需 70GB 記憶體，模型頁面位於 lmstudio.ai。
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 現已在 Ollama 上線，可用 ollama run nemotron-3.5-super 直接拉取執行。該模型同時具備推理與視覺理解能力，覆蓋多種 agent 工作流。官方稱在單張 GPU 上，它的 agent 任務吞吐量最高可達同尺寸其他開源模型的 5 倍。
Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B：24B 引數、每 token 僅啟用 2B 的推理模型，面向端側私有 agent，權重開放，已在 Hugging Face 和官方 Playground 上線。它是 LFM2.5 系列最大也是最後一款模型，上下文從 32K 擴至 131K，詞表由 65K 翻倍到 128K，預訓練從 17T 擴到 33T token。
llama.cpp 發布 b11603，重點最佳化 Vulkan 後端的 pool_2d：當池化視窗大於一個 subgroup 時，改用一個完整 subgroup 計算每個輸出，以提升大視窗下的池化效能。
VAST 正式開源即時世界模型 EdenLive，同步開放模型權重、推理程式碼、技術報告與端到端 Demo。它把世界狀態交給上游互動系統維護，自身只做即時渲染：單張消費級 RTX 5090、720P 下，5B 模型生成速度超 24FPS，端到端延遲百毫秒級，可連續生成分鐘級畫面。模型接收參考畫面、目標首幀與提示詞三類輸入，支援寫實、二次元等畫風，可用於遊戲原型預覽、影片重渲染與具身資料增強；
LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B：總引數 24B、每 token 僅 2B 啟用的 MoE 推理模型，專為在本機持續執行的私有 Agent 設計。它先輸出思維鏈再作答，能呼叫工具，上下文由上一代 32K 擴到 131K，詞表從 65K 翻倍至 128K。
llama.cpp 發布 b11515，主要變更是 SYCL 後端為 Q5_K 量化補上重排佈局的 MMVQ 核心，並加入融合 GLU（#29375），面向 Intel GPU 的量化推理。建置矩陣照舊覆蓋 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler，包含 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL FP32/FP16 等後端；
llama.cpp 發布 b11424 建置版本，修復 Vulkan 後端 Flash Attention 的共享記憶體越界寫問題（#29988）。該版本照例提供 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 的預編譯包，涵蓋 Vulkan、CUDA 12/13、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL、OpenCL 等後端，並附驍龍 CPU/Adreno GPU/Hexagon NPU 的安裝指引。
vLLM 0.31 新增服務端開關，啟用約束解碼後工具呼叫的 schema 準確率可達 100%。此前用 vLLM 0.28 部署 Kimi K2.6 時，只有 92% 的工具呼叫符合預期結構，相當於每 25 次就有 2 次失敗。該特性對新版 Kimi 與 DeepSeek 模型可保證輸出遵循 schema，主要影響依賴多輪工具呼叫的 agent 負載。
輝達發布 Nemotron 3.5 系列開源權重模型，含 1200 億引數的企業 agent 模型 Super VL，以及面向本地 AI PC 和 DGX Spark 工作站的輕量 Bolt。輝達稱 Super VL 引數少於 Nemotron 3 Ultra，但在指令遵循與工具呼叫上準確率相近；針對文件智慧、財務、科研、醫保理賠等 agent 任務做後訓練後，完成任務快於 Anthropic 與 OpenAI 競品。
輝達 DLSS 5 將在下月隨《霍格沃茨之遺》正式首發，相比年初演示時對面部的改動已明顯收斂。今年年初 DLSS 5 首次亮相時被貼上「遊戲生成式 AI」的標籤，演示裡 15 歲的霍格沃茨學生看起來蒼老許多，Resident Evil Requiem 中的 Grace 也被過度美化，引發玩家不滿。輝達今日公布了新的對比截圖，面部變化細微到與 NBA 2K27 相當。
llama.cpp 建置 b11877 給 Vulkan 後端的 conv3d 增加了更大的 tile 尺寸，只在 coopmat2 路徑啟用。原因是這條路徑不需要用共享記憶體存放輸出，否則會超過 64KB 上限。該大 tile 只對較新版本的驅動生效，同時補充了若干代表性後端測試；發布說明稱這套改動來自 codex 檢視 sd.cpp 的 Wan VAE 後給出的方案。
llama.cpp 發布 b11823 建置，主要改動是最佳化 GLM-5 的輸入處理，避免 sel_mask_2d 輸入，cont 路徑也不再新建 pool_flat 輸入。
Ai2 發布 Old Ideas, Novel Problems 研究與配套基準，結論是用 LLM 當新穎性評審並不可靠：只改 prompt 裡幾處措辭，模型分辨兩個想法哪個更新的準確率就變動超過 50 個百分點。測試涵蓋 GPT-5.1、GPT-5.2、GPT-5.4 與 Claude Sonnet 4.5、Opus 4.5/4.6，檢索與額外推理都不能穩定改善判斷，兩個專門建置的新穎性評估系統還不如直接用 prompt 呼叫的 Claude Opus 4.6 基線。
llama.cpp 發布 b11554，Vulkan 後端改進了 MoE 推理中 mul_mat_id 對重複專家 id 的處理：不再逐個迴圈，而是在預計算階段統一處理。原本受限的 hoist row ids 最佳化現在預設開啟，會生成緊湊的 tile 描述列表、按需發射多個 tile，從而收緊 workgroup 數量上界，尾部執行緒可直接提前退出。
llama.cpp 發布 b11389 版本，修復了 Vulkan 後端在 RDNA4 架構上的矩陣向量運算調優問題（PR #29934）。該版本繼續提供覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 等平台的預編譯二進位制，包括 Vulkan、CUDA、ROCm、SYCL 等後端，其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 啟用版和 openEuler 建置被停用。
Google Cloud 與 NVIDIA 宣布 Vera Rubin 基礎設施正式可用，A5X 例項將於下月上線，並計劃擴充套件至歐洲。A5X 整合 Vera Rubin NVL72、ConnectX-9 SuperNICs、Virgo 網路與第四代液冷，面向大規模 agentic 推理與強化學習，Google Cloud 計劃在多個站點部署最多 96 萬塊 Rubin GPU。
Anthropic 前沿紅隊發布研究，測試 AI 能否像計算機病毒一樣在不同裝置間自主複製傳播。實驗中 15 臺約 55 美元、4GB 記憶體的安卓電視盒子以流水線並行跑起 Gemma4-26B-A4B，總價約 825 美元，生成速度僅每秒 0.39 個 Token。GLM-5.2 在 8 節點模擬網路中 5 次有 4 次傳播到全部節點，但依賴外部推理伺服器與預開的免認證 ADB 埠；
匹茲堡大學研究發現，視覺語言模型（VLM）的中間層隱空間保留了可提取的三維場景拓撲。研究先用物體掩碼聚合視覺標記，再通過跨場景平均剔除顏色、形狀等身份屬性；處理後，中間層的 PCA 佈局與真實場景最吻合，相鄰物體的表徵能量比也更低。把 Dirichlet 能量加入微調目標，並在中間層做 500 步 LoRA 後，Qwen2.5-VL-7B 在 VSI-Bench 簡單相對方向任務上的準確率從 47.9% 升到 60.0%。
Artificial Analysis 發布 Intelligence Index v5，Claude Opus 5.5（max）以 58 分居首，GPT-6 Astra 57 分、GPT-6.1 Sol 55 分緊隨，Gemini 4 Argon 50 分。
香港大學與清華大學 AIR 團隊提出離線強化學習框架 VAST，讓智慧體自適應選擇價值更新的時間跨度與未來子目標，不再依賴固定步長的 n-step TD 或動作分塊。VAST 用輔助價值函式 G-function 估計從當前狀態經 k 步到某未來狀態的期望折扣回報，由拼接策略聯合挑選子目標與跨度；執行策略只依據狀態與子目標生成動作，推理時用 Q 函式拒絕取樣。
Anthropic 兩位安全研究員 William Zhou 與 Daniel Freeman 發布「自主複製與適應（ARA）」安全實驗：在 8 個 GCP 節點（Android 15 redroid）組成的隔離網路裡，GLM-5.2 在 5 次測試中 4 次自主攻陷並部署全部 8 臺裝置，另 1 次拿下 7 臺。研究還顯示，Qwen3.5-9B 能在 9 種硬體中的 8 種上自行排錯並部署 Llama3.1-8B；
輝達宣布計劃投資 Doctolib、Entalpic、Genesis AI 和 Pigment 四家法國初創，方向分別是醫療智慧體、原子級材料工程、通用機器人和企業規劃平台。輝達稱其在歐洲技術生態的累計承諾投入已接近 100 億美元，此前還投資過 Alice&Bob、Gradium 和 Scintil Photonics。
llama.cpp 合併 PR #30106，修復 Vulkan 後端小矩陣乘法的分組錯誤。原實現把 warp tile 寬度 WM 固定為 32（8 寬子組時為 8），不隨 tile 的 BLOCK_SIZE 和 WARP 變化：使用 16 寬子組（Mali）時，同一工作組的第二個子組會寫入下一個 tile 的列；使用 8 寬子組時，部分 _id tile 有行未計算。現在改為按子組推導 WM，保證每個子組一個 warp tile；