OpenAI 推出 LASER：用递归采样提升安全评估效率
OpenAI 发布 LASER（Logistic Augmented Sampling over Embeddings, Recursively），将轻量逻辑回归分类器与推理模型结合，循环筛选位于策略决策边界的高价值对话用于安全评估。该流程可在数小时内完成评估数据筛选，找到同等数量违规样本所需的 grader 算力比随机采样少约 10,000 倍，且仅使用合成与去标识化对话，不接触原始用户数据。
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OpenAI 研究语言模型中的元博弈（metagaming）潜在表征
OpenAI 通过分析 o3 的强化学习训练过程，识别出与元博弈（metagaming，即模型转而推理任务如何被评估或奖励）相关的稀疏自编码器（SAE）潜在信号，并用对比梯度得到可跨任务迁移的引导方向。这些信号在 RL 训练中增强，且能在不写入思维链的情况下影响模型答案。研究用 GPT-5 按 0–100 的 VMG 分数评估思维链，并在 even_number 任务中观察到模型约 20% 情况下输出奇数。
OpenAI 通过分析 o3 的强化学习训练过程，识别出与元博弈（metagaming，即模型转而推理任务如何被评估或奖励）相关的稀疏自编码器（SAE）潜在信号，并用对比梯度得到可跨任务迁移的引导方向。这些信号在 RL 训练中增强，且能在不写入思维链的情况下影响模型答案。研究用 GPT-5 按 0–100 的 VMG 分数评估思维链，并在 even number 任务中观察到模型约 20% 情况下输出奇数。
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Apple 提出 Minions：用闲置 Apple Silicon 设备构建分布式虚拟 GPU 云
Apple 论文提出 Minions，一个动态分布式虚拟 GPU 云，将多台 macOS 设备上闲置的 Apple Silicon GPU 聚合起来执行大规模机器学习推理任务，让团队无需额外采购 GPU 即可利用现有硬件。系统提供灵活的 GPU 推理任务执行、容错能力和高效资源利用率，在集中式 GPU 资源受限的环境中，闲置 macOS 设备可被转化为实用的分布式 GPU 推理平台。
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蚂蚁 inclusionAI 开源多模态安全护栏模型 SingGuard
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 开源多模态安全护栏模型家族 SingGuard，覆盖文本、图像、图文、多语言、查询侧与响应侧安全评估，将安全策略作为运行时输入而非固定训练分类，无需重训即可按默认类别或自定义自然语言规则判定内容。模型支持 fast 快速判定与策略推理两种模式，并可通过 vLLM 部署、提供 OpenAI 兼容 API，采用 Apache-2.0 许可；模型权重、技术报告与评测资源将陆续发布。
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蚂蚁 inclusionAI 开源 ConceptEdit-12M 与 ConceptEdit-Bench
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 发布 ConceptEdit-12M 与 ConceptEdit-Bench，用于大规模、基于分类体系的图像编辑数据集生成。该仓库提供三阶段流水线，并附带 ConceptBench 基准评测代码，涵盖推理、VLM 评判、指标聚合与可视化。项目采用 MIT 许可证，各步骤幂等且支持断点续跑。
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蚂蚁 inclusionAI 开源 SingProbe 训练代码
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 发布 SingProbe 官方训练代码，这是一个基于冻结 Base Model（如 Ling-3.0-flash）多层隐藏状态的轻量级 token 级探针训练框架，每个 token 输出 10 维 logits。Base Model 完全 requires_grad=False 仅做前向推理，由打过 token-probe 补丁的 SGLang 构建实时将指定层隐藏状态写入 tmpfs，训练侧以流式方式学习。框架覆盖三个任务、提供两种探针架构，训练完成后自动转换为标准 HuggingFace 模型目录。
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 发布 SingProbe 官方训练代码，这是一个基于冻结 Base Model（如 Ling-3.0-flash）多层隐藏状态的轻量级 token 级探针训练框架，每个 token 输出 10 维 logits。Base Model 完全 requires grad=False 仅做前向推理，由打过 token-probe 补丁的 SGLang 构建实时将指定层隐藏状态写入 tmpfs，训练侧以流式方式学习。框架覆盖三个任务、提供两种探针架构，训练完成后自动转换为标准 HuggingFace 模型目录。
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蚂蚁 inclusionAI 开源 LLaDA-Image 图像生成与编辑模型
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 开源 LLaDA-Image，一个 6B 参数统一图像生成与编辑模型家族，包含 50 步的 Base 模型和 4 步蒸馏的 Turbo 模型，支持文生图、VQ 条件生成、参考图编辑以及中英文文字渲染。仓库提供模型权重和基于 Diffusers 的推理代码，训练代码即将发布；官方称其在 Qwen-Image-Bench 上取得英文 53.53、中文 53.38 的总体成绩。
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蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 新建 vLLM 仓库
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 新建了 vllm 仓库，目前 Fork 0、Star 0。该仓库介绍的是 vLLM——一个面向 LLM 的高吞吐、内存高效推理与服务引擎，最初由 UC Berkeley Sky Computing Lab 开发，已获 2000 多名贡献者支持，可无缝支持 Hugging Face 上 200+ 模型架构。
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inclusionAI 在 GitHub 发布 SGLang 仓库：高性能 LLM 与多模态模型服务框架
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 上线 SGLang 仓库，这是一个面向大语言模型和多模态模型的高性能服务框架，支持从单 GPU 到大规模分布式集群的低延迟、高吞吐推理。框架核心特性包括 RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度器、prefill-decode 分离、推测解码、连续批处理、分页注意力及 FP4/FP8/INT4/AWQ/GPTQ 量化，并兼容 Hugging Face 模型与 OpenAI API。SGLang 已在全球超过 40 万块 GPU 上部署，每日生成数万亿 token，由 LMSYS 托管。
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蚂蚁 inclusionAI 开源 Realtime-Venus 全双工交互系统
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 开源 Realtime-Venus，一个结合全双工对话模型与异步执行框架的交互系统，可在持续对话的同时把任务交给 Harness 推理或调用工具，结果回到同一对话中语音播报。项目包含 Omni 模型集成、可复用的 Harness 包和基于 Codex 任务后端的浏览器 Demo，在线 Duplex Demo 需至少一块 NVIDIA A100 GPU，另提供 Beta 版 Android 演示包。该研究项目由 Venus Team 与清华大学合作完成，代码采用 Apache-2.0 许可。
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蚂蚁 inclusionAI 开源 LLaDA2.0-Uni 统一多模态模型
蚂蚁 inclusionAI 的 AGI Research Center 在 GitHub 开源 LLaDA2.0-Uni，一个基于 dLLM 的 MoE 统一模型，把多模态理解与生成整合进 Mask Token Prediction 范式。模型支持文生图（含 thinking 模式）、图像理解与图像编辑，采用 SigLIP-VQ 离散语义 tokenizer 和扩散解码器，经蒸馏可实现 8 步推理。仓库已放出 HuggingFace 模型权重、FP8 量化版本、ComfyUI 与 Diffusers 支持，以及 SGLang 服务支持，采用 Apache License 2.0。
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蚂蚁 inclusionAI 发布 vllm-ling-v3 仓库
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 上线 vllm-ling-v3 仓库，基于 vLLM 提供 LLM 推理与服务。vLLM 支持 PagedAttention、连续批处理、FP8/INT4 等量化，并兼容 200+ Hugging Face 模型架构，覆盖 NVIDIA、AMD、Intel GPU 及华为昇腾等硬件。
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蚂蚁 inclusionAI 开源 PolyOCR-Venus：2B/9B OCR 基础模型家族
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 发布 PolyOCR-Venus，一个基于 Qwen3.5 视觉语言骨干的 2B 和 9B OCR 基础模型家族，统一支持文本识别、定位、文档解析、信息抽取、多语言转换与 OCR 推理。PolyOCR-9B 配合 PP-DocLayoutV3 布局引导流程在 OmniDocBench v1.6 上达到 95.48，高于整页直接推理的 91.57。本次发布仅含技术报告与 OCRBench 评测代码，模型权重、训练代码及 CC-OCR/OmniDocBench 流程未包含在内。
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蚂蚁 inclusionAI 发布 Ling Cookbook：Ling 模型系列的部署指南与实战示例
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 上线 ling-cookbook，为 Ling 模型系列提供部署配方与工程实践示例，目前仍在完善中。仓库包含面向消费级与工作站硬件的本地推理部署指南，以及部分模型的多模态与智能体 Agent Skills。NVIDIA 团队贡献了 SGLang Humming 部署指南，在 Grace Blackwell（GB10 / SM121）上实现 Humming MoE 算子加速、在线 FP8 LM Head 与 MTP 推测解码协同。
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蚂蚁 inclusionAI 开源单节点 RL 后训练工具包 AReno
蚂蚁 inclusionAI 的 ASystem 团队开源 AReno，一个面向单节点的 LLM RL 后训练工具包，覆盖 RL、SFT/DPO 训练、serving 与 agentic RL，无需搭建集群或外接训练与推理后端。它支持 CUDA、昇腾 NPU 和 Apple Silicon MLX 后端，原生 LoRA 覆盖 Qwen3、Qwen3-MoE 与 Bailing-MoE V3，并可在 CUDA 上对 Qwen3 dense 和 Bailing-MoE V3 做 QLoRA 训练。仓库以 Apache 2.0 许可发布，提供 CLI、OpenAI 兼容 serving 接口和 Docker 镜像。
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智源 FlagEval：覆盖 800+ 模型的大模型评测系统
智源（BAAI）2023 年推出的 FlagEval 大模型评测系统已覆盖全球 800 多个开源与闭源模型，包含推理、数学、任务求解等 40 多个能力维度、五大任务和四类指标。FlagEval Report 已更新至第 2 期（2024-12-30），并在 FlagScale 上开展 nightly 持续基准测试，附带自动 PR 徽章与回归告警。
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智源 FlagOpen 开源跨本体基础模型 RoboBrain-X0
智源 FlagOpen 发布 RoboBrain-X0，一个面向异构本体迁移的跨本体基础模型，2025-09-29 已放出 RoboBrain-X0-preview。该模型用 SE(3) 任务空间末端执行器位姿表示、统一动作词表 UAV 与动作 tokenizer，并通过 Grouped Residual Quantizer 把不同自由度和机械结构的连续控制序列映射到共享离散动作基元空间，实现 AgileX、R1-Lite 双臂轮式机器人和 Franka 单臂系统之间的零样本泛化与复杂任务分解。模型由 RoboBrain 2.0 与动作 tokenizer OmniSAT 组成，支持多视图 RGB-D 输入到具体执行的解码，仓库采用 Apache-2.0 许可，后续计划放出基于 Fast Tokenizer 的 checkpoint、快速推理示例以及训练与评测代码。
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RoboBrain：面向机器人操作从抽象到具体的统一大脑模型（CVPR 2025）
智源 FlagOpen 开源 RoboBrain，一个面向机器人操作、从抽象到具体的统一大脑模型，已被 CVPR 2025 接收。它基于 ShareRobot 数据集训练，覆盖任务规划、物体可供性与末端执行器轨迹预测，并支持 HF/VLLM 推理。2025-06-06 发布更强大的 RoboBrain 2.0 及 2.0-7B 权重。
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RoboCOIN：基于 LeRobot 的机器人数据集与部署工具包
智源 FlagOpen 开源 RoboCOIN，一个基于 LeRobot 的官方配套工具包，在兼容 LeRobot 数据格式的同时新增子任务、场景与运动描述等元数据支持。项目提供数据集发现、下载与标准化加载的端到端流程，并支持 LeRobot Policy 与 OpenPI Policy 的推理部署，可对接 Piper、Realman 等 SDK 及 ROS/MoveIt 控制。目前支持 LeRobot v2.1 数据格式，基于 LeRobot v0.3.4，v3.0 支持即将推出。
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智源 FlagOpen 开源 UniVR：面向 Emu3.5 的端到端 SFT 与 GRPO 强化学习训练框架
智源 FlagOpen 开源 UniVR，一个专为 Emu3.5 系列统一生成模型打造的端到端 SFT 与强化学习（GRPO）训练框架，用户只需替换数据加载器和 RL 奖励函数即可适配自有任务。框架支持 DeepSpeed ZeRO-3 下的 LoRA 与全参数多机分布式微调，并基于 verl 构建 GRPO 训练，配套 Emu3.5 vLLM 补丁实现无 CFG 并行推理，吞吐量约为标准 CFG 模式的 2 倍。其 VR-GRPO 结合格式奖励、Qwen3-VL-30B 全局奖励与步级焦点奖励，训练评估使用含 150 万原始样本的 VR-X 基准，主干为 34B 的 Emu3.5。
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