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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。

Runway Dev 新增生成式媒體路由器，依能力、價格上限及品質與延遲偏好，為每次請求選擇底層模型。系統提供 dry run 與選模理由，但未公開品質評分器、測試集或路由效益數據。

瑞士 AI Initiative 釋出 Apertus 1.5，以持續預訓練將原本的文字模型擴充為文字輸出的多模態模型。權重與訓練資訊已公開，但正式技術報告、完整基準及上游推論框架支援仍待補齊。

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。

新研究以 TensorRT 與 TensorRT-LLM 重構 IndexTTS-2 的 GPT、擴散 Transformer 和聲碼器，並加入串流及批次推論。中英文 Seed-TTS 實驗顯示 GPT 最高加速 5 倍，但目前公開材料仍不足以直接重現整套最佳化管線。

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。