alphaXiv 的 OpenResearch 支持本地运行 Flint 模型执行科研任务
alphaXiv 宣布 OpenResearch 现在可以在不离开本机的情况下运行前沿速度的科研任务。其接入的 Recursive_SI 的 Flint 是本地代码模型,在 MacBook Pro 上达到 125+ tokens/sec,试用入口为 https://github.com/alphaXiv/OpenResearch。
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alphaXiv 宣布 OpenResearch 现在可以在不离开本机的情况下运行前沿速度的科研任务。其接入的 Recursive_SI 的 Flint 是本地代码模型,在 MacBook Pro 上达到 125+ tokens/sec,试用入口为 https://github.com/alphaXiv/OpenResearch。
Base Labs 发布 release mammoth-1 和 elephant-1,超越 Jev,继续向前推动 decision model 最重要的: 开放权重和 technical report!
Today we release mammoth-1 and elephant-1! We post-trained mammoth-1, the #1 ranked best decision model in the world, and elephant-1, which is the best model under 15B (and beats Jev). We're open-sourcing all model weights and provide a technical report detailing all our training and data methods.
来自 @Recursive_SI 的 Flint 现已登陆 OpenRouter! Recursive 的首款模型:一个开放权重 40B MoE(约 2.5B 激活参数),由其自动研究系统 Eureka Machine 为编程智能体打造。262K 上下文,支持推理与工具调用。 Recursive 报告称:Terminal-Bench 2.1 上 54.9%,SWE-bench Pro v2 上 89.7%,SWE-bench Verified 上 74.2%。 发布时可免费使用。 立即体验:https://openrouter.ai/recursive/flint-v1.0:free
Introducing Flint, @Recursive_SI’s first model: a fast local coding model built with our automated research system, the Eureka Machine. • Best-in-class fast local coding • Up to 2x faster than comparable models: 125+ tokens/sec on a MacBook Pro, 150+ on RTX Spark • Built from scratch in under 4 months Private, unmetered intelligence on your own machine. Open weights available now on @huggingface, run it locally on your favorite framework or try it for free on @opencode or @pidotdev.
R^2Orch 提出“递归自我对弈编排”范式,内层循环让编排器在自选任务上自我对弈提升,外层循环改进内层循环的改进方式。配套的 Recursive Learnability 训练目标奖励 Proposer 选择技能撤除后结果仍分化的任务,Skill Withdrawal 则在受控评估显示撤除某技能后表现不变时将其移除,两循环形成闭环并趋向零技能部署。
Recursive发布了Flint,这是其首个开放权重编码模型,采用Apache 2.0许可证,速度比同类替代方案快2倍。 > Flint是一个40B参数的混合专家模型,用于本地编码。 > Recursive报告称在64GB RTX Spark上达到每秒超过220个token。 > Recursive的Eureka Machine——一个用于运行AI研究实验的系统——编写了自定义GPU代码,在不改变权重的情况下使Flint在RTX Spark上提速55%。
Introducing Flint, @Recursive_SI’s first model: a fast local coding model built with our automated research system, the Eureka Machine. • Best-in-class fast local coding • Up to 2x faster than comparable models: 125+ tokens/sec on a MacBook Pro, 150+ on RTX Spark • Built from scratch in under 4 months Private, unmetered intelligence on your own machine. Open weights available now on @huggingface, run it locally on your favorite framework or try it for free on @opencode or @pidotdev.
Sakana AI 开源 QD-Rec,把开放式搜索用于推荐任务,同时搜索推荐什么以及为什么推荐,为每个候选配上解释其为何契合决策者目标的自然语言假设。系统由上下文赌博机、LLM 生成假设和存档三部分组成,在收购标的发现、客户定位和论文推荐三类任务上评测,多数设置下 LLM 评分平均质量最高,存档通常也最大。
alphaXiv OpenResearch(ORX)发布 v0.2.20,新增 Trackio 与仅文件式 TensorBoard 实验追踪支持,并为实验表与总览加入展示实验分叉与各次尝试改动的 History 视图。
上海AI实验室联合中国科学院金属研究所、苏州国家实验室、上海电气推出自进化合金设计专家模型书生·衍金(AlloyEvo),由AlloyDes生成候选方案、AlloyLLM预测性能与机理、AlloyExp沉淀经验卡三模块协同迭代。
入选理由材料交代了AlloyEvo的设计、评估与经验沉淀模块及钛合金实测结果,材料研究者可据此判断AI驱动合金研发的可用范围。
NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams,一个基于 Cosmos3-H-Embodied-Nano 训练、可从视频与机器人运动学学习的手术生成模拟器,能在单张 RTX PRO 6000 GPU 上实时运行。
Jim Fan 团队开源了 Flora,一套用于解析物理世界、把原始视频转成训练信号的开源模型,并公开模型权重。Flora 已在其内部数据引擎中运行,每天在 500 块 GPU 上为 20 万小时视频打标。它提供带时间戳的高质量描述用于筛选人类第一视角与机器人数据、用于质量控制和强化学习后训练的密集进度奖励,以及面向真实世界基准的评分规则。
alphaXiv 认为科研智能体的采用仍处早期,当前大致相当于编程智能体 12-18 个月前的水平:多数研究者只愿把范围狭窄的单项任务交给智能体,模型使用也集中在少数闭源前沿模型上。其预测,多数研究者很快会让智能体端到端探索实验路线,开源模型也将成为有竞争力的替代选项。相关排名可在 openresearch.sh/rankings 查看。
Sakana AI 开发了推荐方法 QD-Rec,把 Quality-Diversity(QD)进化式探索技术用于推荐,在有限评估预算下同时探索候选与假设的组合,保留新角度提案、合并相似提案,以积累多样化的推荐集合。
Ai2 发布 FairStress 基准,用于测量大语言模型在涉及人的决策中,除最终选择之外的群体公平性,并已开放下载、接入其评测工作台 Olmo-eval。该基准包含 29 个领域的 300 个双候选人决策场景,通过替换人口身份表述并施加对抗性前缀,扩展出超过 1300 万个测试用例,另提供基于项目反应理论筛选的 5 万条子集 FairStress-Core。
研究者提出 AnyGoal,一个由常用世界模型环境构建的目标偏移任务变体基准及开源库,用于检验世界模型能否把熟悉的状态与动作因子重组为有效动力学。每个任务中单个状态因子和动作仍在训练支持范围内,但其组合在专家轨迹中出现不足。在多个环境和世界模型家族上,当前模型在这类重组下持续失败。
ISI Foundation 团队发布开源轻量 RAG 包 EpiLens,用固定检索模板和输出 schema 对语料中每篇论文做同样的结构化分析,并把每条输出链接回原文段落。
捷克科学院团队用 OpenAlex 书目耦合关系构造正样本,以轻量 LoRA 适配器微调 SPECTER2,在 704 篇人工意识主题文献的 ArtCon 语料上做弱监督域内适配,无需人工标注相似度标签。
斯坦福大学、香港科技大学、京东等机构的研究者提出 MIRA,一个面向可控图文报告生成的多模态深度研究智能体,把用户对报告粒度、图文构成和证据溯源的要求写成生成契约,串起证据收集、报告提交、反馈修订和最终交付四个阶段。
中国人民大学与新加坡国立大学的研究者发布开源 Python 库 OpenSaC 及配套 Search as Code skill,让 Codex、Claude Code 等编码智能体用 Python 程序组合搜索、内容抓取、重排和模型调用,并保留来源供检查复用。
一项预印本研究追踪七个开源强化学习后训练框架的提交历史,并将其与 2025 年 1 月至 2026 年 6 月间筛选的 6939 篇 arXiv 论文关联,发现提出通用 RL 训练方法的 1598 篇论文中只有 37 篇进入至少一个框架。
研究提出“缓存工程”方案,让 LLM 智能体直接控制活跃 KV 缓存,通过 drop 将选定缓存排除出后续注意力、用 repos 调整保留键的位置编码,无需修改轨迹或重新预填充。
研究团队提出 Agent4Sci,一个覆盖 11 个领域、20 个科学 ML 基准的长程测试平台,用来衡量当前前沿智能体能否在真实条件下改进已发表的最优模型。结果显示,前沿智能体在每个基准上都取得提升,Claude Opus 平均相对改进 10.4%,且没有运行被标记为学术不端;但这些提升几乎都来自 ML 工程技巧,而非研究层面的洞察。
蚂蚁 inclusionAI 发布医疗专用模型 Ling-3.0-flash-Sante,基于 Ling-3.0-flash 构建,总参数 124B、每 token 激活 5.1B,权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 开放。
@reflection_ai @baseten - 排行榜:https://arcprize.org/leaderboard - 复现公开结果:https://github.com/arcprize/arc-agi-benchmarking - 测试政策:https://arcprize.org/policy - Beam 1.0 完整结果:https://arcprize.org/results/reflection-beam-1-0
Sakana AI 开发了推荐方法 QD-Rec,把候选与说明选择理由的假设成对作为推荐单位,由生成式 AI 参考已有优质假设反复生成新假设,以积累质量高且角度不同的推荐。
OpenBMB 发现多模态检索器在纯文本和纯图像语料上表现良好,但在图文混合语料上明显退化,并将这一现象称为 Chaos in the Text。分析显示存在系统性的模态偏好:文本常比语义对齐的图像获得更高相似度分数。
商汤发布对 GPT-6-Astra 具身智能的实证研究,覆盖 12 个仿真基准和 8 个真实机器人平台,并同时开源 SenseNova-RoboRSI 框架与一个 27B 模型,称其运行成本约为 GPT-6-Astra 的 1/50。
Google Research 发布 Harness² 框架,让智能体围绕冻结模型改进自身 harness,流程包括基线轨迹记录、Editor 智能体起草两版候选修改、Composer 智能体对比合并有效修改、Reflector 智能体把经验写入文件并存入组件库。
作者用开源 AI 科研工作台 Open-Science 建立 RSI 项目,梳理从 Reflexion、STaR、SPIN 到 DGM、AlphaEvolve、Hyperagents 的自我改进路线。
研究团队提出 SpatialScout 基准,用于评测视觉语言模型(VLM)智能体在主动物体级三维建图上的表现,包含 80 个室内场景和 3,140 个目标物体。
斯坦福 HAI 团队介绍其三年构建的医疗 AI 评测体系:MedHELM 覆盖 5 大类、22 子类、121 项临床任务,PhysicianBench 在电子病历沙盒中测试 100 项长流程临床任务,HealthAdminBench 用 4 个模拟系统测试 135 项行政任务。