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Ray 將 TPU slice 排程下沉至 Serve、Data 與 Train，統一多主機 AI 工作流

Google 公布 Ray 在 TPU 上的完整 AI 程式庫路徑，以 topology 欄位確保模型工作者落在同一 ICI slice。新版並加入 JAX 原生資料批次、JaxTrainer、官方容器與 TPU 監控，但目前主要驗證環境仍是 GKE。

Microsoft Research 等研究者提出 OpenForgeRL，讓 Codex、OpenClaw 與 GUI 代理可在原生執行框架內接受端到端強化學習。系統以模型呼叫代理伺服器和 Kubernetes 隔離 rollout，但程式、資料與權重仍待完整公開。

KAIST 團隊提出免訓練的 ReMo，在輸入端移除可由音訊解釋的畫面 token，並以文字代理保留物件語義。作者自測在 Qwen Omni 系列壓縮逾半輸入且未降低平均分數，但程式與獨立重現結果尚未公開。

Black Forest Labs 與 mimic robotics 把 FLUX 3 的影片世界模型接上輕量動作解碼器，用同一套表徵處理視覺預測與機器人控制。團隊在軟性零件分揀自測達 95% 成功率，但模型、資料與完整評測尚未公開。

Hugging Face 與 BigCode 釋出新一代開放程式預訓練語料，訓練集包含約 1.73 億筆樣本及 4.9 兆個 token。新版不再要求使用者另行回抓原始碼，但授權、資料污染與 15.9 TB 儲存成本仍須由訓練團隊自行治理。

Kwaipilot 釋出 KAT-Coder-V2.5-Dev 權重，將 Qwen3.6-35B-A3B 經 12.7 萬筆樣本微調，再以代理任務強化學習。官方自測在 SWE-bench Verified 達 69.40%，但分數對代理框架與工具配置相當敏感。

NVIDIA 更新 NemoClaw 的 DGX Station 與 DGX Spark 安裝流程，避免既有 vLLM 工作負載被意外中止，並改善大型模型下載的憑證與限流處理。版本仍屬 alpha，新增支援的 DGX OS 組合也尚未完成端到端資格驗證。

DeepSeek 已於 7 月 24 日停用 `deepseek-chat` 與 `deepseek-reasoner` 兩個相容名稱，未遷移的 API 請求可能直接失敗。新介面把模型選擇與推理模式拆開，也使升級不再只是替換模型字串。

Andrew Ng 團隊公開 MIT 授權的 OpenWorker，將代理迴圈、憑證與對話保留在使用者電腦，並支援雲端或 Ollama 本機模型。它能產生檔案及操作 Slack、行事曆與終端，但「本機優先」不代表資料必然不離開裝置。

InclusionAI 發布 124B 參數的 Ling-3.0-flash，採 KDA、MLA 與高度稀疏 MoE，面向長流程代理推論。API 已上線，但權重預定 8 月才公開，效能數字現階段無法完整重現。

Google 將 Gemini 3.6 Flash 與 3.5 Flash-Lite 推向穩定 API，分別瞄準複雜代理主模型與高吞吐子代理。官方數據顯示兩者在 token 用量、程式任務和電腦操作上進步，但比較多由 Google 或合作評測方產生，仍需以真實工作流驗證。

ResponseGuard 將多模態回覆審查改寫為二元分類，不生成思考鏈，能在串流期間逐句判斷。作者自測顯示回覆偵測優於 3B 推理式基線，但模型權重、訓練程式與資料切分尚未實際上線。