训练侧的门道：数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。
作者观察到一批成立不满一年的数据公司估值快速增长，如 UniPat 达 25 亿美金，认为数据成为模厂竞争的核心原料。文章把数商业务概括为给模型制作练习题，即采集专家解题轨迹或搭建 RL environment，并分析其同时是信任市场、信息市场和油水很足的市场，还提及水下蒸馏与爬取数据的灰色操作，以及字节、阿里、腾讯等买方梯队。
推荐理由：作者以一手行业观察拆解数据公司高估值背后的生意本质，包括信任、信息和关系三个维度，读来能理解这条赛道的运转逻辑。
inclusionAI 开源 Ling 2.0 系列首个模型 Ling-mini-2.0，总参数 16.26B、每 token 激活 1.4B（非嵌入 789M），采用 1/32 激活比 MoE 架构，称可达到 7–8B dense 模型的等效性能，在 H20 上简单 QA 场景生成速度超过 300 token/s，支持 128K 上下文（YaRN）。
推荐理由：官方发布了完整的参数配置、推理速度、训练吞吐和预训练检查点，读者可以据此评估小激活 MoE 在端侧和继续训练中的可用性。
inclusionAI 发布万亿参数旗舰推理模型 Ring-2.6-1T，主打真实生产环境中的 Agent 执行与复杂推理，上下文长度由 128K 扩展到 256K（YaRN），采用 MIT License 开源。
推荐理由：官方发布页给出 Agent 执行、推理档位和异步 RL 训练的具体做法与基准数字，读者可据此评估其在生产场景的适配价值。
Anthropic 成立生命科学研究组和实验室，宣布 Claude 智能体在约 950 个智能体、21 小时、2.1 亿 token 的搜索后，自主发现一种与 DNA 重复序列相关的新型酶系统，命名为 array-associated reverse transcriptases（ART）。
推荐理由：原文给出 Claude 智能体自主发现新酶系统的过程细节和预印本，读者可以据此了解 AI 驱动生物学研究的实际工作方式。
Latent Space 期 AINews 汇总，Xiaomi 发布 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash 原生全模态开源模型（MIT 许可）。
推荐理由：原文汇总了 MiMo-V2.6-Pro 登顶开源权重榜的评测数据和 RL 训练成本细节，读者可以借此评估后训练路线的实际性价比。
Anthropic 威胁情报团队发布报告，披露 2025 年 12 月至 2026 年 8 月期间在七个危害领域识别并处置的 Claude 恶意使用活动，涉及疑似国家支持组织、犯罪团伙、商业间谍软件供应商等。
推荐理由：报告用具体案例和数据说明AI如何改变网络攻击的成本与速度，并揭示AI供应链本身正成为攻击目标。
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas 平台，包含人类基因组约 90 亿个单核苷酸变异的分子效应预测，数据规模 1 petabyte，超过 AlphaFold Database 30 倍以上。
推荐理由：官方平台发布，覆盖 90 亿个单核苷酸变异预测并附应用案例，可用于了解基因组变异数据资源的最新规模与获取方式。
Hugging Face 发布一份完整教程，用 TRL 库的 GRPO 微调 LiquidAI/LFM2.5-350M 提升结构化输出合规性，在 IFStruct benchmark 上从 22.6% 提升到 29.7%。
推荐理由：原文给出完整可复现的 GRPO 微调流程和前后对比数据，读者可以照着用免费 GPU 把小模型的结构化输出提升约 7 个百分点。
LMSYS 与生态伙伴发布 Miles v0.1，一个基于 slime 设计的全栈生产级后训练系统，目标是让前沿规模 RL 训练更易用。
推荐理由：官方完整走读 Miles 的 RL 训练环路与关键数字，读者可据此评估它是否适合承担自己的前沿规模后训练任务。
Google Research 发表研究，提出知识剖析（knowledge profiling）行为框架与 WikiProfile 基准（2,150 条 Wikipedia 事实，每条配 10 个任务），用于区分 LLM 事实错误的编码失败与召回失败。
推荐理由：研究把事实错误拆分为编码失败与召回失败，指出前沿模型瓶颈在召回而非存储，并量化了 thinking 的恢复作用。
SGLang 和 Miles 发布对 Kimi K3 的 Day-0 支持，分别覆盖推理与 RL 训练。K3 为 2.8T 参数的 3 万亿参数级首个开源模型，采用 69 层 KDA 线性注意力与 24 层 MLA 的混合架构和 1M token 上下文窗口。
推荐理由：原文由 SGLang 团队自述 Day-0 支持的实现细节，给出内存管理、投机解码与并行策略的具体方案和实测数字，可迁移到异构注意力架构的部署。
Google Research 推出 SensorFM，从500万同意参与者采集的超一万亿分钟多模态可穿戴传感器数据中自监督预训练，覆盖 PPG、加速度、EDA、皮肤温度和测高五类模态。
推荐理由：原文给出SensorFM的训练规模、跨35项健康任务的泛化结果和Agent集成实验，读者可据此评估可穿戴健康基础模型的实际能力。
Dwarkesh Patel 撰文认为，实验室押注的 RLVR 训练未必能泛化到无法在数据中心内复现的现实领域，因为训练样本效率低且缺少可重放模拟器。
推荐理由：作者论证 RLVR 难以泛化到不可复现的现实领域，并梳理 OPSD 与模拟训练等让模型在工作中持续学习的可能路径。
Microsoft AI 发布七款新 MAI 模型，将上线 Foundry、OpenRouter、Fireworks 和 Baseten，并首次允许开发者自行微调模型权重。
推荐理由：官方完整说明了模型开放方式、Frontier Tuning 效率数据和医疗合作安排，读者可以据此评估其模型路线与可调性。