Aleph Alpha开源德英双语主权模型Kolibri-1 Kolibri-1采用78.1B总参数、每Token激活3.46B的MoE架构,面向政务与工业等合规场景。模型以Apache 2.0开源。[1][2]
SkillGym用验证通过的技能轨迹提升Agent表现 上海AI实验室提出SkillGym,将Agent技能转成带验证器的沙盒任务,再用成功轨迹训练模型。论文称Qwen3.5-35B-A3B在Terminal-Bench 2.1提升19.10个百分点。https://aihot.news/items/ysoc64sr9161851v9k209rzio[3]
Q Labs提出无需反向传播的GPT预训练方法Dust Dust通过对每个Token的激活独立施加扰动,以零阶优化训练Transformer,无需反向传播。其规模化效果仍待验证。https://aihot.news/items/hcjnclio2ah5xfepty2ey1ib5[4]
Google为英国和爱尔兰教育工作者提供AI培训 Google宣布为英国和爱尔兰教师提供AI培训与工具支持,帮助教师开展教学并为学生提供个性化学习。该计划目前面向特定地区。https://blog.google/products-and-platforms/products/education/making-ai-training-available-to-uk-and-ireland-educators/[9]
ESP32-C3项目以约50KB内存实现DNS广告拦截 该项目将537,000个域名哈希后存入Flash,用二分查找匹配,查询内存约50KB;支持Web管理面板和Wi-Fi OTA更新。项目链接:https://t.co/nmpklBmk0q[7]
Google与Constellation合作为美国电网新增核电容量 Google与Constellation Energy合作升级并重启核电站,计划为美国能源系统增加超过1.5GW容量,以应对包括AI数据中心在内的用电需求。https://blog.google/company-news/why-were-backing-americas-existing-nuclear-plants/[8]