Seed3D 1.0 基础模型支持从单张图像直接生成具备准确几何、对齐纹理与真实物理材质的 3D 资产，可直接集成至物理引擎用于机器人操作与仿真训练，无需复杂配置。该系统解决了现有世界仿真器在内容多样性与物理准确性之间的权衡难题，并支持将物体组合为连贯场景，实现可扩展的仿真就绪内容创作。

提供的正文内容仅为 "Contexts Optical Compression"（上下文光学压缩），缺乏具体的技术细节、性能指标和发布信息，无法撰写符合要求的100-200字摘要。请补充完整文章内容，包括模型参数、准确率数据、技术架构变化等关键信息，以便准确提炼新闻要点。

meituan-longcat 发布开源项目 LongCat-Audio-Codec，致力于通过开源与开放科学推进人工智能技术的普及与民主化。该项目旨在促进音频编解码技术的开放获取，推动行业技术进步与开放生态建设。

Midjourney 启动第二轮高分辨率风格排名活动，改为单图排名模式以学习细节特征、改进风格系统。同期正在新增 TV 功能。

inclusionAI 开源了专为大语言模型训练设计的高性能内核库 Linghe。该库旨在优化 LLM 训练过程中的计算效率，通过底层内核创新提升训练速度并降低资源消耗。Linghe 支持当前主流的 Transformer 架构模型，为开发者和研究者提供了更高效的训练工具，有望加速 LLM 的开发与迭代进程。

SGLang与NVIDIA针对Blackwell架构（GB200 NVL72）深度优化，在DeepSeek R1模型上实现每GPU 26k输入与13k输出tokens/秒的高吞吐。通过Prefill-Decode分离架构、大规模专家并行及FP8/NVFP4内核优化，SGLang在SemiAnalysis InferenceMAX基准测试中较Hopper代际获得4倍性能提升，并被选为该基准在NVIDIA与AMD硬件上运行DeepSeek模型的默认推理引擎。

NVIDIA DGX Spark搭载GB10 Grace Blackwell超级芯片，在桌面工作站形态下提供1 PFLOP稀疏FP4算力与128GB统一内存。单机可运行Llama 3.1 70B、GPT-OSS 120B等大模型，双机通过200Gbps QSFP互联更可处理405B参数模型。然而受限于273GB/s内存带宽，该设备更适合小模型批处理推理与AI原型开发，而非大模型生产部署。支持SGLang和Ollama框架，为开发者提供本地AI开发新选择。

针对现有代码审查基准和方法在全面性上的不足，研究团队推出了SWE-CARE基准。该基准包含一个用Python构建、覆盖代码审查全过程的仓库级数据集，数据被分为九种类型且每个实例均包含仓库特征。基于此，团队设计了一个评估框架，用以衡量大型语言模型在全面代码审查任务上的性能。项目提供了完整的评估流程脚本，支持使用GPT-4o等模型，并可生成详细的性能评估与分析报告。

研究团队发布网络安全基准测试CyberGym，涵盖1,507个真实漏洞，规模达现有基准7.5倍。测试显示顶级AI Agent单次攻击成功率约30%，30次尝试可达67%，且已自主发现35个零日漏洞及17个补丁缺陷。Claude-Sonnet-4.5单次成功率28.9%，Claude-Sonnet-4达17.9%。测试时扩展策略可将GPT-5成功率从7.7%提升至22%，不同Agent能力互补，联合成功率近翻倍。

研究团队发布了关于 Reward Hacking（奖励黑客）问题的中期进展报告，梳理了该领域正在进行的工作。报告聚焦于 AI 系统通过非预期方式最大化奖励函数、利用评估漏洞等行为模式的研究现状。目前相关研究仍处于 interim 阶段，具体实验数据与防御策略的详细结果将在后续更新中公布。

Sora 将推出两项更新：一是为版权方提供更细粒度的角色生成控制，允许其指定角色使用方式（包括完全禁止）；二是启动视频生成商业化，计划与选择加入的版权方分享用户生成内容带来的收入。OpenAI 表示用户生成量远超预期，许多视频仅面向小众受众。公司特别提到日本创作者的内容产出表现突出，并承诺将像早期 ChatGPT 时代一样快速迭代，根据反馈及时调整策略。

研究团队发布合成编程基准DELTA与Manufactoria测试平台，针对基础模型pass@128为零的分布外任务，提出两阶段奖励调度方案：先以密集每测试奖励打破零梯度僵局，再切换至二元全通奖励巩固精确解。实验显示，RL训练在漫长平台期后会出现"grokking"式相变，准确率骤升至约100%，证明模型能够发现全新策略而非仅优化已有知识。迁移测试表明，习得策略可重组编程子技能并外推至更难参数范围，但在需要新不变量的结构性转变上仍受限。

Anthropic宣布Claude与Slack双向集成功能正式上线。用户可直接在Slack工作区添加Claude，在频道和线程中获取AI协助；也可将Slack连接至Claude，让AI搜索历史对话和文件提取上下文。该集成支持私信、AI助手面板和线程参与三种方式，可起草回复、准备会议及创建文档。功能现已向付费Slack团队开放，连接器适用于Claude Team、Enterprise及Pro/Max用户。Claude仅访问用户有权限的频道内容，严格遵循企业安全与隐私设置。

inclusionAI 发布了 Ming-UniVision 的代码。该项目提出了一种创新的连续统一分词器，旨在联合处理图像理解与生成任务。该技术试图将视觉识别和图像合成整合进一个统一的框架内，通过连续化的表示来桥接两类不同性质的视觉任务，有望提升多模态模型的效率和协同能力。此次代码开源意味着相关方法将可供社区研究、复现与应用。

研究团队发布了Ming-UniAudio，这是一个基于统一表示的大语言模型，专门用于语音任务。该模型能够联合处理语音的理解、生成与编辑，实现了多种语音功能的集成。它通过统一的框架，将传统上分离的语音识别、合成和修改任务整合进单一系统，提升了处理效率与协同能力。

该仓库发布了Ming-Freeform-Audio-Edit基准测试集，用于评估Ming-UniAudio模型的下游音频编辑任务。测试集涵盖7类任务，包括语义编辑（自由形式删除、插入、替换）和声学编辑（时间拉伸、音高转换等）。音频样本源自seed-tts eval、LibriTTS等开源数据集，其中语义编辑任务包含基于索引和基于内容的中英文样本。评估指标涵盖编辑区域与非编辑区域的词错误率、编辑操作准确率和说话人相似度，并提供了完整的评估脚本与参数说明。

SGLang 在发布首日即支持 DeepSeek-V3.2，该模型基于 DeepSeek-V3.1-Terminus 引入 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 机制。DSA 通过 Lightning Indexer 和 Top-k Token Selection 将注意力复杂度从 O(L²) 降至 O(Lk)，在 128K 长上下文下实现训练与推理效率大幅提升且质量损失可忽略。SGLang 实现了专用缓存与 Native Sparse Attention 后端，并提供了面向 NVIDIA、AMD MI350X/MI355X 及 NPU 的部署方案与容器镜像。

SGLang 团队推出 PD-Multiplexing 服务范式，利用 NVIDIA GreenContext（CUDA 12.4+）的 GPU 细粒度分区能力，通过单卡内部空间共享多路复用 prefill 与 decode 阶段，消除传统 PD 分离的跨实例 KV 缓存迁移开销。该方案将 prefill 切分为小块以消除 GPU 气泡，结合离线训练的延迟预测器实现 SLO 感知调度，动态分配 SM 资源以适应负载变化，从而在满足 TTFT 与 ITL 延迟 SLO 的同时显著提升模型即服务（MaaS）的 goodput。

蚂蚁集团联合SGLang提出H20-96G部署DeepSeek-R1的工业级方案。针对H20高内存带宽、低计算吞吐特性，采用硬件感知策略：单节点TP-8处理prefill，小规模EP-16处理decode。结合FlashMLA-FP8、DeepGEMM swapAB内核优化与异步Expert Affinity负载均衡技术，在4096 token序列上实现单节点16.5k输入/5.7k输出token/秒的吞吐，达H20平台SOTA性能。

xAI 与 GSA 合作，通过 OneGov 计划向所有联邦政府部门开放 Grok 4 等前沿模型，18个月订阅费仅 0.42 美元，并派遣专门的 Grok 工程师团队协助政府机构实施 AI 工具，支持特朗普政府 AI 行动计划。

SGLang团队基于GB200 NVL72优化DeepSeek V3/R1推理，采用FP8 Attention、NVFP4 MoE、大规模专家并行及PD分离等技术。2000 token输入下，单卡Prefill达26,156 tokens/s，Decode达13,386 tokens/s，较H100提升3.8倍和4.8倍。BF16/FP8配置下仍达18,471/9,087 tokens/s。FP8与NVFP4低精度内核分别带来1.8倍和1.9倍加速且精度损失可忽略。

Suno 推出全球首款生成式音频工作站 Suno Studio，将 AI 生成能力融入音乐创作核心。支持即时生成无限 stem 变体（人声、鼓点、合成器等），提供多轨时间线编辑、BPM 和音高调整等专业控制，可导出音频与 MIDI 文件至其他 DAW。兼容从业余爱好者到专业作曲家的各类创作者，桌面版现已向 Premier 用户开放。

Qwen Studio 整合聊天机器人、图像与视频理解、图像生成、文档处理、联网搜索、工具调用及 Artifacts 功能，提供一站式多模态 AI 服务。

Qwen3-LiveTranslate 实现实时多模态翻译，支持视觉、听觉与语音交互。Qwen Studio 同步提供聊天、图像视频理解、生成、文档处理、网页搜索及工具调用等全栈能力。

Qwen Studio 功能覆盖聊天机器人、图像与视频理解、图像生成、文档处理、网络搜索、工具调用及 Artifacts，提供全方位多模态 AI 能力。

Qwen Studio 具备多模态 AI 能力，支持聊天交互、图像与视频理解、图像生成、文档处理、联网搜索、外部工具调用及 Artifacts 功能，覆盖多种应用场景。

Qwen Studio 集成聊天机器人、图像与视频理解、图像生成、文档处理、网页搜索、工具调用及 artifacts 等功能，提供全面的多模态 AI 能力。