Artificial Analysis@ArtificialAnlysOpenBMB发布了MiniCPM5-1B（Non-reasoning），一款1B参数的稠密大语言模型。该模型在Artificial Analysis Intelligence Index上获得17.9分，成为1B及以下开源模型中得分最高者。其得分领先同规模模型Qwen3.5 0.8B（10.5分）和Qwen3.5 2B（16.3分），性能超越前代模型MiniCPM-V 4.6 1.3B（12.7分）。MiniCPM5-1B为纯文本模型，上下文窗口128K，采用Apache 2.0许可证。在AA-Omniscience测试中，其通过选择“拒绝回答”而非猜测，避免了模型幻觉惩罚，获得了同尺寸类别的最高分。
Nathan Lambert@natolambert
swyx@swyx[AINews 3 Apr 2026] Gemma 4: The world's best small Multimodal Open Models, dramatically better than Gemma 3 in every wa...
Chubby♨️@kimmonismusMiniMax预览了其M3架构采用的新稀疏注意力（Sparse Attention）技术。测试显示，在1M token上下文下，该技术相比M2实现了9.7倍的预填充（prefilling）加速和15.6倍的解码（decoding）加速。M2曾为保证生产环境就绪而采用全注意力机制，M3则采用了新的两阶段方法：先用轻量级索引分支选择数据块，再仅对相关的KV块执行稀疏注意力。这是开源领域的新进展。
#MSA #OpenSource #M3 🫣😎
Nathan Lambert@natolambertSome ideas for what comes next, May 2026 Gemini Flash 3.5, Mythos, open-closed balance, America's open-source surge, eme...
文章展望了截至2026年5月AI领域的动态。内容涉及 Gemini Flash 3.5 的发布、名为 Mythos 的新产品或项目、开源与闭源生态平衡（open-closed balance）的讨论、美国开源力量的显著增长（America's open-source surge），以及由此引发的新兴权力博弈（emerging power struggles）。
小互@xiaohuCapafy平台解决了一个AI生态痛点：Skill开发者因生态默认开源而无法盈利。在Capafy上，Skills作为闭源产品在云端运行，用户获得产出而非代码。开发者可自定价格，且每次被调用都能获得收益。平台还允许开发者上传在Claude Code、Codex或OpenClaw中构建的Skills并赚钱，同时用户可一键调用来自各行业顶尖人才的专业技能。
Introducing Capafy: the Skill-based Agent Marketplace. Now your Skill runs as a product and earns while you sleep. On Ca...
SenseTime@SenseTime_AI商汤开源了SenseNova-U1（8B dense + A3B MoE）的完整训练代码库。这是一个统一的框架，支持文本到图像、图像编辑、交错生成、文本与视觉理解等多种多模态任务的训练。其设计注重实用性与大规模训练，采用混合并行、流式可恢复数据管道、环境变量配置、解耦模块化设计，并支持从1×8 GPU扩展到多节点集群的规模。代码库以Apache-2.0协议开源。
同一事件，精选展示《商汤发布信息图生成模型升级，增强多项核心能力》
Berryxia.AI@berryxiaCMU与UMD的研究团队在论文《Language Models Need Sleep》（arXiv 2605.26099）中指出，传统Transformer模型在处理长任务时，因注意力机制计算复杂度高及KV cache显存占用持续增长而导致效率低下。为此，他们提出了受生物启发的“类睡眠巩固”机制：模型会周期性进入“睡眠”状态，离线多轮处理最近的上下文，并将信息固化到模型状态空间块的fast weights中，随后清空KV cache。实验表明，增加睡眠深度或时长能显著提升模型后续的推理能力。该框架完全开源，提供了一种区别于暴力堆显存的长上下文处理新范式。
very cool research (and nomenclature)
Claude@claudeaiSenseTime@SenseTime_AIOpenSenseNova开源了SenseNova-U1的完整训练代码库，支持其8B密集模型与A3B MoE架构。该代码库使用一个统一的框架，可同时训练多种多模态任务，包括文本到图像生成、图像编辑、交错生成及文本与视觉理解。工程上为大规模训练设计，支持混合并行、流式可恢复数据管线、环境变量驱动配置以及从1×8 GPUs到多节点集群的扩展能力。代码已在GitHub开源，采用Apache-2.0协议。
关联讨论 1 条X：商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)针对计算机使用智能体（CUA）训练中可验证数据稀缺的问题，本文提出了CUA-Gym这一可扩展流水线，能够协同生成任务指令、环境状态与奖励函数。该流水线包含生成器智能体与判别器智能体，并通过协调器驱动执行与过滤。基于此流程，我们构建了包含32,112个验证元组、涵盖110个环境的数据集。使用GSPO算法在CUA-Gym上训练的A3B和A17B模型，在OSWorld-Verified基准上分别达到62.1%和72.6%的分数，优于同等规模的先前开源模型。模型还在未见过的WebArena基准上取得提升，展现了跨环境迁移能力。项目将开源完整的合成流程、数据集、环境及模型。
Tencent Hy@TencentHunyuan腾讯的 Hy-MT2 模型基于 Apache License 2.0 开源，可用于研究、商业使用、微调和衍生品，无任何限制。其两个变体在 Hugging Face 趋势排行榜上分别位居 #1 和 #4，鼓励社区克隆、分叉和反馈以推动迭代。
同一事件，精选展示《腾讯开源Hy-MT2多语言翻译模型》小米发布2026财年第一财季（1-3月）财报，营收991亿元，同比下降10.9%；经调整净利润60.72亿元，同比下降43.1%。AI进展方面，小米于2026年4月公测MiMo-V2.5系列大模型，其中MiMo-V2.5-Pro在开源大模型综合排名第一，随后开源该系列模型以供商用部署。
向阳乔木@vista8网易有道发布子曰4，一个27B参数的全模态大语言模型，在视觉数理方向达到同规模SOTA，纯文本数理难题准确率为81.4%。该模型在27B“甜点级”参数规模下，实现了多模态与纯文本数理推理的双重优势。同时，子曰4全模态模型和TTS引擎已同步开源，开放参数权重，支持本地部署与二次训练。其TTS模型只需3秒即可克隆原声，支持14种语言，克隆准确度超97%，音色还原度达95%以上。
面壁智能开源其新一代端侧大语言模型MiniCPM5-1B。该模型仅1B参数，在AA-Index榜单上超越所有2B参数以下模型，相比3个月前的Qwen3.5-2B效果更优且参数量减半。经INT4量化后权重仅0.5GB，支持在手机和浏览器上运行。其Base Model版本由面壁智能自主研发的AI训练框架ForgeTrain预训练完成，现已全面开源模型权重、训练数据集与部署方案。
Alibaba Cloud@alibaba_cloud面壁智能联合清华大学、OpenBMB开源社区发布并开源MiniCPM5-1B，一款1B参数的端侧文本基座大模型。其在AA-Index榜单得分17.9分，超越所有2B以下参数模型，包括Qwen3.5-2B（16.3分），验证了智能密度约每3.5个月翻一番的密度定律。INT4量化后权重仅0.5GB，可运行于手机、浏览器等终端。Base Model由AI训练框架ForgeTrain（全球首个完全由AI编写，训练速度比Megatron快10%）在华为昇腾上预训练完成。模型全面开源权重、训练数据集Ultra-FineWeb-L3及部署方案，支持Llama_factory、SGLang、vLLM等主流框架。
Tencent Hy@TencentHunyuan腾讯混元发布翻译模型 Hy-MT2，在 Hugging Face 开源模型趋势排行榜上表现突出：1.8B 版本排名第一，30B-A3B（MoE）版本排名第四，下载量已超 7K。官方同步推出了基于该模型的“腾讯混译”微信小程序，支持语音输入与离线翻译，并可自定义翻译风格与指令。模型代码与权重已开源。
关联讨论 2 条IT之家（RSS）X：腾讯混元 (@TencentHunyuan)研究将 Transformer 中的注意力矩阵表征为编码特征间关联的联想记忆矩阵。通过将其分解为对称与反对称部分，前者被解释为控制能量景观的结构，后者驱动该景观上的循环运动。基于对称部分推导出 Hopfield 风格的稳定度量，用于量化检索特征的稳定性。观察发现，这些稳定度量与生成中的保真度-多样性权衡存在有意义的相关性。最终，提出通过修改底层动态的循环来调节该权衡的可控方法。代码已开源。
本教程展示如何使用 NVIDIA FLARE 框架构建一个联邦学习实验，以比较 FedAvg 和 FedProx 两种算法。实验在非独立同分布（non-IID）的 CIFAR-10 数据集上进行，通过狄利克雷分布划分客户端数据，以模拟现实联邦场景中的标签不平衡问题。内容涵盖如何利用 NVFlare Job API 来定义和启动联邦学习任务。
Chubby♨️@kimmonismusRamp最新AI报告显示，Anthropic的企业采用率达34.4%，首次超过OpenAI的32.3%。但报告同时指出这一优势可能无法持续：Uber已提前耗尽其2026年全部AI预算，且Anthropic近期一次模型更新导致包含图像的提示成本增至三倍。目前Ramp平台上增长最快的AI供应商，是销售廉价开源模型访问权限的推理平台。
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AYi@AYi_AInotes作者开源了一套自媒体AI工作流，核心是利用AI智能体自动搜集小红书、推特等平台信息，将每日3-4小时手动筛选缩减至20分钟，产能提升3倍以上。其后续使用Codex的定时任务功能，每天早上自动将筛选出的选题，依据预设提示词（Prompt）整理成包含总结、数据、案例、金句和行动建议的结构完整行业日报。整套流程为“Agent搜集信息 → Codex结构化产出 → 作者最终判断润色”，实现近乎零维护。作者强调，AI辅助的关键在于用对位置，让AI负责筛选与搭建结构而非直接代写，并认为每月花费20美元来换取每天约3小时的时间是高性价比的。
http://x.com/i/article/2058381329318682624
本教程详细演示了如何使用 Langfuse（一个开源大语言模型工程平台）构建一套完整的可观测性与评估流水线。内容覆盖了追踪、提示词管理、评分、数据集与实验等核心功能。教程设计了一个可独立运行的完整工作流，用户既可接入真实的 OpenAI API 密钥，也可使用确定的模拟大语言模型，以便在无需付费模型访问的前提下，理解 Langfuse 的所有主要特性。
Chubby♨️@kimmonismusGoogle DeepMind的AlphaProof Nexus系统自主解决了9个开放的Erdős问题（部分问题存在56年），每个问题的成本约几百美元。它还证明了44个OEIS猜想，解决了一个15年的代数几何问题，并在优化理论中发现了新算法参数。其核心机制是将大语言模型的推理能力与Lean形式化验证系统结合，Lean自动检查每一步逻辑，无需人工复核。研究发现，一个仅交替使用大语言模型生成与编译器反馈的基础智能体，便能复现全部9个Erdős问题的成功。该系统还能检测并修正现有数学文献中的表述错误。其局限在于成功案例集中于Lean数学库成熟的领域（如组合、数论），仍无法解决需要全新理论的大问题。
Nathan Lambert@natolambertIf you want to work on pretraining-for-AGI, join OpenAI, Google, Meta or the Anthropic/XAI/Cursor supergroup. The bitter...
当前最令人沮丧的问题是，人们提交的 issue 报告并非本人原话，而是经过 AI 重写。这种“AI 垃圾”导致描述混乱，AI 生成的结论往往不准确却充满自信，造成对根本原因的完全猜测、虚假的最小复现步骤、错误的代码类比以及不相关的错误列表。作者因此希望 issue 报告能浓缩为人类实际观察到的四个要素：运行的命令、预期结果、实际结果以及具体的错误或日志。
Chubby♨️@kimmonismus一场名为“TrapDoor”的协调供应链攻击同时袭击了npm、PyPI和Crates.io，涉及34个恶意包，旨在窃取加密货币、AI和安全开发者的钱包、SSH密钥和云凭证。攻击的新手段是向流行开源项目提交Pull Request，注入被操纵的CLAUDE.md和.cursorrules配置文件。当开发者克隆仓库并使用Claude Code或Cursor等AI助手时，AI智能体会将这些文件当作可信指令执行，可能在开发者不知情下运行恶意命令。这是首次将AI助手作为攻击面。
More analysis, package details, IOCs, and GitHub-related activity here, including attacker-hosted payload/config infrast...
Berryxia.AI@berryxiaDeepSeek面对GPU禁运，通过算法创新实现突围。核心成果包括：将KV Cache压缩至1/10，使1M上下文仅需5.48GB HBM；将MoE训练成本降低40-50%。其推出的Engram模块可利用LPDDR内存以O(1)查找换取算力。技术突破还涵盖MLA（KV Cache削减90%）、DSA/CSA/HCA等注意力机制重构，以及GRPO算法。效果显著：在1M上下文显存需求对比中，其V4 Pro（5.48GB）远低于GLM5（60GB）和Qwen3-235B（89GB）。该战略旨在盘活中国NAND与LPDDR资源，降低对HBM依赖，并已开源TileLang以打破CUDA壁垒。其V4 Pro模型1M上下文长缓存价格不足Sonnet 4.6的3%。
http://x.com/i/article/2057886253249662976
向阳乔木@vista8作者分享了一个周末娱乐项目：一个用AI工具开发的Suno音乐生成播放器。该播放器已在线运行，支持电脑和移动端，但后台管理功能尚不完善，目前通过Skill进行音乐下载与上传。项目已开源。引用中补充了该播放器是使用ChatGPT内置的Codex工具在躺卧状态下完成开发的。
skill写好以后,躺床上也可以用ChatGPT中的codex开发网站了。 正在开发一个Suno音乐播放器,把AI生成的歌曲都传上去。
