科大讯飞发布全国产算力训练语音识别大模型Spark-ASR-2.0
科大讯飞推出基于全国产算力训练的语音识别大模型Spark-ASR-2.0，该模型依托语音基座大模型Spark-Audio-1.0-Preview构建。新版本在方言免切换识别、嘈杂环境应对、上下文纠错以及口语书面化规范等方面实现显著提升，同时整体推理成本较上一代仅增加10%。目前，该模型已落地讯飞输入法，并通过讯飞开放平台对外提供API服务。
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9月25日2026-09-25
盘点梁文锋署名技术论文：聚焦底层架构与核心算子创新
该文梳理了梁文锋在学术论文中的署名脉络。过去三年中，梁文锋极少作为第一作者或通讯作者出现在动辄上百人署名的旗舰模型整体报告中，而是将研究精力与署名重点投向最底层的原子技术，包括MLA注意力机制、MoE路由机制、mHC拓扑流形、DSpark推理算子以及DSec智能体沙盒等关键底层技术论文，展现了其对AI基础架构研发的深耕。
GLM-5.3-Flash融合Kimi与DeepSeek注意力架构，大模型设计走向混合组合
GLM-5.3-Flash在同一模型架构中融合了Kimi的KDA线性注意力与DeepSeek的KPool-DSA稀疏注意力机制。这一架构创新表明，大模型底层Attention机制正经历演进，从以往不同机构各自独立押注的竞争性技术路线，转变为可在单一模型内按需分工、协同组合的模块化设计选项，为长文本处理与高效推理提供了新的工程实践范式。
北大等团队开源强化学习数据策略框架DataFlex-RL，简化模型后训练对比
随着推理模型和可验证奖励强化学习（RLVR）在后训练中的重要性日益凸显，大模型训练中的数据策略安排变得愈发关键。为此，北大DCAI团队联合中国科学院大学、上海算法创新研究院以及中关村学院开源发布了DataFlex-RL。该框架旨在解决强化学习后训练中数据策略接入繁琐及效果对比不公平等痛点，为模型训练策略的标准化与高效评测提供支持。
9月24日2026-09-24
两周一次迭代且千元起步，有初创团队致力于降低大模型后训练门槛
近期后训练已成为大模型领域备受瞩目的核心议题。有企业推出低门槛的后训练服务，旨在通过两周一次的高频迭代节奏以及1000美元起的亲民价格，推动后训练技术向更广泛的开发者普及，实现“人人可用”。由于当前所获素材信息较为有限，关于该公司的具体技术路线、优化机制以及完整商业服务形态等细节，仍有待进一步披露。
沐晨科技布局AI长程任务学习与数据基础设施
在外滩大会上，北京大学关于“长程任务学习”的合作研究引发关注，探讨AI从单次问答迈向长周期复杂任务时，模型如何通过持续交互实现进化积累。沐晨科技作为合作方参与其中，依托训练数据与科研验证能力，押注并构建面向复杂交互场景的AI新型基础设施，助力前沿模型演进。
从三维视觉到世界模型：空间智能成为 AI 走向物理世界的核心路径
该内容围绕相关前沿学术动态展开复盘，探讨从三维视觉向世界模型演进的技术主线。文章指出，当前人工智能的发展正从单纯理解平面画面的感知阶段，迈向能够理解三维空间、预测环境动态变化并执行动作的认知与行动阶段，空间智能因而成为 AI 融入物理世界的关键枢纽。由于现有素材信息较为精炼，更多会议复盘的具体模型细节与前沿论文分析仍有待进一步展开。