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罗福莉沉寂半年后公开小米强化学习相关进展，并直播新模型训练过程，包括奖励曲线、训练波动和显卡故障等细节。据称训练成本约每小时3万美元，显示大模型后训练实验的高算力门槛与工程复杂度。
紫东太初正式开源约9B参数通用多模态大模型ZDTaichu5.0-9B，面向物理世界空间理解与具身任务规划，支持单图、多图、长视频和任意分辨率输入。其在九大空间理解基准中获8项同参数组第一。
9月15日，由AI大模型工场主办的2026 AI产业生态大会在北京举行。会议围绕智能技术发展、产业协同与生态建设展开交流，多位行业人士同台探讨人工智能与实体产业融合的路径及趋势，但目前未披露具体产品发布或政策落地信息。
高通技术公司宣布与中兴通讯旗下努比亚及豆包手机助手合作，以第五代骁龙8至尊版为算力基础，支持努比亚NaviX Ultra实现更深度的端侧智能体能力。合作重点在于打通芯片、终端与助手生态，推动手机智能体从功能展示走向规模化落地。
9月15日，AI基础设施公司基元律动（TokenRhythm）与无问芯穹（Infinigence AI）签署战略合作协议，双方将围绕高质量Token供给与应用推进协同。该合作指向大模型推理与应用落地中的算力、数据与Token供给效率问题。
字节在2026飞书未来无限大会发布飞书8.0和豆包工作伙伴：前者进行适Agent化改造，让智能体使用消息、文档、表格、审批等能力；后者以团队智能体身份进群、参会、读文档和代码，并继承企业权限与安全管控。
文章解析西门子在机器人进厂中的角色：它并不直接造机器人，而是依托自动化、工业软件、数字孪生和场景经验，帮助成熟机器人方案复制落地，也为具身智能等新赛道提供真实工厂场景与集成能力。
9月16日，稳准智能联合清华大学发布新一代结构化数据基础模型LimiX-2，参数规模增至4亿。官方称其在国际评测中位居榜首，面向表格、关系型数据等任务提供建模能力。该发布体现国产数据基础模型在结构化场景的持续推进，但具体评测指标、对比模型及开源计划仍需进一步核实。
9月16日，B站上线「AI无限竞技场」并发布首期大模型测评榜单，汇集UP主对上百个模型在代码、推理、协作、知识等真实场景的测试结果。GPT-6 Astra暂居榜首，国产模型占据前五三席，排名将实时更新。
量子位宣布启动2026人工智能年度榜单，并开放报名通道，欢迎AI相关企业、项目或团队参与。该信息主要是行业媒体评选活动的报名通知，尚未披露具体榜单结果、评审标准或实质性产业数据。
报道介绍了一支来自杭州的AI团队及其面向AI for Science的产品：用户可通过自然语言对话提出研究设想，系统协助推进研究流程并产出结果。该方案试图打通科研想法、模型调用、工具执行与结果交付之间的断点，被英伟达公开关注，体现科研智能体从概念验证走向实际使用。
这条关注大模型推理中的显存瓶颈：将KV缓存等「记忆」从GPU显存转移到CPU侧管理，让GPU更多用于生成Token。该思路有助于提升长上下文、多并发场景下的吞吐与成本效率，但依赖高速内存与调度优化。
Vidu发布新一代视频生成模型Vidu S2，集中展示三项能力：实时互动、实时修改视频，以及探索空间视频生成。该版本将视频创作从一次性生成推进到可持续交互和动态编辑，并拓展了多维视觉内容的制作方式，值得关注其实际效果、响应速度与商业化落地表现。
华为GTS让Agent结合网络状态可视化进行排障，在双防火墙等复杂网络场景中显著提升任务通过率。报道称通过率提高24.2%，token成本最高下降45%，体现运维Agent在真实基础设施问题上的效率潜力。
地平线宣布第1500万颗征程芯片搭载大众 ID. AURA T6，并预告 HSD V2.1 即将推出。新版本主打全场景倒车能力，显示其智能驾驶方案在量产规模、车企合作和泊车体验上继续推进。
RunningHub发起首届AIGC长片大赛，设置单项100万元大奖，并提供科幻IP免费改编机会，刘慈欣参与指导。赛事聚焦生成式人工智能在长篇影视创作中的应用，面向创作者征集完整影片及相关作品。
无问芯穹联合清华大学、上海交通大学开源具身智能端侧推理引擎 APXInf，面向机器人模型部署与规模化落地，支持 Pi 0.5 等系统，并宣称取得当前 SOTA 性能。该项目有望降低端侧推理的算力、时延与部署门槛，但具体指标仍需结合代码、基准设置和复现实验进一步核验。
智象未来（HiDream.ai）发布首个原生全模态视频生成模型 HiDream-O1-Video-1.0，主打物理规律导向的视频生成，强调对真实世界运动与因果关系的建模能力。该模型被列入全球AI视频模型第一梯队，为国内视频生成模型竞争增加新参与者，但目前尚未披露具体评测数据、开放方式及商用条件。
分子之心QuantaMind反应性机器学习力场可在单张GPU上模拟十万原子级化学反应，单步约0.25秒；论文中还完成1.8万原子PET水解酶6纳秒催化循环模拟，试图兼顾精度、速度与规模。
Meta发布一项关于模型蒸馏的新研究，指出通过特定蒸馏策略，学生模型在部分任务上的表现可超过教师模型原有上限，挑战传统蒸馏认知。该结果对大模型压缩、训练效率与开源模型迭代具有参考价值，但仍需关注实验设置、任务范围和跨模型复现性。