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腾讯混元团队刚刚开源了一份硬核解决方案：推出极致量化压缩版本翻译模型Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit，把支持33种语言的翻译大模型压缩至440MB。无需联网，下载后即可在手机本地运行 。官方测试显示，其翻译质量优于谷歌翻译。
今天 Anthropic 放出了一项评估数据，对于新的生物信息学评测集 BioMysteryBench：人类能搞定的，Claude 也能搞定；在人类搞不定的，Mythos 也能搞定
Petoi Bittle 是一款开源、可编程、四足仿生AI机器狗，尺寸为20cm×11cm×11cm，只有手掌大小，重量不到280g，它的肚子下可以携带450g的「货物」。Bittle 机器狗有12个舵机，组合60多套动作，可跑可跳，还可以爬上纸箱子，能在实时指令下表演更多的花样。如果摔倒了，它会自己爬起来。就连在下雨天想走，沙地上也都完全没问题。
今日，腾讯混元开源翻译模型Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit。该模型仅0.4G，就实现了33种语言高质量互译，且下载后可直接在手机本地离线运行，翻译表现优于谷歌翻译。这一原始模型的参数规模为1.8B，为降低用户手机内存压力，腾讯混元团队通过量化压缩推出了适配中高性能手机的2-bit、适配全系列手机的1.25-bit两种方案，模型体积分别被压缩至574MB、440MB。
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队一篇最新入选 ICLR 2026 Oral 的论文，把视角放在了一个更贴近日常使用场景的问题上：人们更熟悉的，是用户故意诱导模型说假话的情形；而这篇工作真正追问的是，在没有刻意诱导、只是正常提问的情况下，模型会不会也出现某种 “表面这样答，实际那样想” 的现象。
Transformer论文作者Lukasz Kaiser以及GAN作者Bing Xu转发关注了一项工作——LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是一种通用的验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这两天，大家伙朋友圈是不是被GPT-Image-2刷屏了？ 文字渲染精准、高密度的信息图，复杂布局和美学UI一次到位，真实感爆棚。 连社交媒体截图
上次 Ribbi 刚开始内测的时候，好友 Joanna 就给了我邀请，东忙西忙没来得及体验，这两天玩上了，也是感受到了这个小青蛙的魅力了。
这个生物医学视觉推理框架，被CVPR 2026接收了！
如果你眼睛又干又痒、眼皮还有点发红？大概率是看屏幕太久、蓝光晒的。