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  1. Hugging Face Daily Papers61

    Matrix-Game 4.0:用视频模型驱动实时可玩游戏世界

    论文提出 Matrix-Game 4.0,通过可执行游戏框架将游戏执行与视觉生成分离,由轻量游戏引擎维护世界状态、多模态编码 Agent 将玩家想法转成游戏代码、基于自回归视频模型的渲染器把低多边形代理画面转化为高保真视觉。

    推荐理由:论文提出游戏执行与视觉生成分离的框架,并给出单卡 480p 60 FPS、112ms 延迟等实测指标,可帮助评估视频模型驱动可玩游戏世界的可行性。

  1. Hugging Face Blog70

    Apertus 1.5 发布:8B 与 70B 模型新增多模态与思考模式

    Project Apertus 发布 Apertus 1.5,在 8B 和 70B 基础上以继续预训练方式加入图像和音频理解、可选思考模式,上下文窗口扩展至 262,144 tokens,模型权重于 2026 年 7 月 24 日以 Apache 2.0 许可上传 Hugging Face。

    推荐理由:官方发布说明完整公开了训练流程、数据与中间检查点,读者可据此了解开源多模态模型的全链路做法。

  2. Hugging Face Blog84

    Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open,约 816B 参数

    Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open,总参数约 816B、每 token 激活约 42B,支持文本、图像、音频和视频输入,上下文窗口最高 1M tokens,定位为 agentic coding 模型。

    推荐理由:原文给出架构细节、部署配方和实测吞吐数字,开发者可以据此评估如何在自己环境里运行或微调这个 816B 模型。

  1. Mistral AI79

    Mistral 发布 Mistral Large 4 公测预览,1 万亿参数开源权重模型月底放权重

    Mistral 发布 Mistral Large 4 公测预览,模型为 1 万亿总参数、52B 激活参数的原生多模态模型,在本月底开放权重,预览 API 已可在 Mistral Studio 试用。

    推荐理由:官方公布参数规模、权重开放时间与多领域基准成绩,可据此了解开源模型当前能力水平与欧洲自建算力路线。

  1. Francis YAO (@Francis_YAO_)76

    小米发布 MiMo-V2.6 Pro 与 Flash 全模态模型,Pro 开源权重同步开放

    作者转发小米 MiMo 官方发布:MiMo-V2.6 推出 Pro 与 Flash 两个全模态模型,主打通过规模化强化学习推进。

    推荐理由:转发小米 MiMo-V2.6 的发布要点,开源权重与训练配套齐全,并给出了与其他前沿模型的基准对比供参考。

已经到底了