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SLAI T-Rex 在 Ascend SuperPOD 全參數後訓練兆級 MoE，MFU 提升至 34.22%

研究團隊針對 DeepSeek-V4 家族重做平行策略、通訊排程、核心與算子融合，使 Ascend 訓練效率達開源基線的 2.93 倍。系統再以求解器驗證資料訓練運籌研究模型，但程式、資料與硬體測量仍需更完整的公開重現。

BaseRT 新增手寫的稠密、MoE GEMM 與 FlashAttention 核心，將提示階段的矩陣運算交給 M5 GPU 內的神經加速器。團隊在 M5 Pro 報告顯著領先 llama.cpp 與 MLX，但數據目前仍來自開發者自己的單機測試。

SWE-Pruner Pro 不再呼叫獨立分類器，而以輕量預測頭從程式代理的內部表徵判斷每行工具輸出是否保留。研究在兩款開放 MoE 模型與四項多輪基準上取得 token 節省，但需要修改推論伺服器，且部分品質增益尚待重現。

阿里巴巴達摩院發布 2B、9B 與 122B-A10B 三種 RynnBrain 1.1 模型，新增接觸點預測及原生 3D grounding。配套 RynnBrain-VLA 以統一動作空間跨 Unitree G1、Astribot-S1 與天機舞姬訓練，但跨硬體泛化仍主要由團隊自有實驗支持。

GitHub 新增 Copilot impact dashboard，依程式優先、代理優先及多代理等使用階段比較合併速度與產出。新介面讓企業能觀察工具採用深度，但仍缺少缺陷、返工與長期維護成本等品質訊號。

Anthropic 計畫自 2027 年上半年起部署首批 AMD Instinct MI450 系列 GPU，總規模最高達 2 GW。合作不只是採購硬體，雙方還將以 Claude 優化 GPU 工作負載與 ROCm 軟體堆疊。

Inkling 以 9750 億總參數、410 億啟用參數的 MoE 架構進入開放權重市場。模型同時提供可調推理強度、百萬 token 上下文，以及在 Tinker 上微調的路徑。

GPT-5.6 家族進入一般供應，以 Sol、Terra、Luna 分別覆蓋最高能力、均衡成本與大量低價工作負載。三款模型共享長上下文與工具介面，但推理成本、安全行為及實際品質仍需分別評估。

Pollen Robotics 發布約 490 歐元的手持式 Grabette，利用雙相機、IMU 與夾爪編碼器記錄六自由度操作。瀏覽器處理流程會執行 SLAM、檢查軌跡並輸出標準 LeRobot 資料。

AgentLens 不只檢查代理是否解出程式題，而是審查完整互動軌跡與實際產品結果。開源基準可用於比較模型版本、定位行為退化，並接入持續整合流程。

OmniaBench 建立具明確狀態空間的跨工具、跨互動形式代理測試，並提供 644 題精簡困難集。結果顯示，規劃、約束維持與錯誤後調整仍是前沿代理的共同弱點。

Muse Spark 1.1 首次透過 Meta Model API 公開預覽，並提供 OpenAI 相容介面。模型把百萬 token 上下文、搜尋引用、結構化輸出與平行工具呼叫整合成代理基座。