JetBrains 发布 Mellum2.1：面向编码智能体的快速开源模型
JetBrains 发布 Mellum2.1，这是其 6 月开源的 12B MoE 模型的新版本，架构不变，仍为 2.5B 激活参数、Apache 2.0 许可。
推荐理由：JetBrains 开源编码智能体模型 Mellum2.1，读者可了解其 RL 后训练路线与自托管部署方式。
#开源/仓库
JetBrains AI Blog精选AI 评分6666 Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧决策模型
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源权重模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验性）。
推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出端侧延迟与七项基准对比，可判断小模型做结构化决策的可行性。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方给出 740M 参数、模块化编码器与端侧内存占用，可据此判断本地多模态检索的落地门槛。
Google Developers Blog精选AI 评分7272 Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
Google 发布基于 Gemma 4 的 EmbeddingGemma 2，这是一个 Apache 2.0 许可的 sub-1B 开源嵌入模型，可将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一的 768 维空间。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 的模块化编码器与 MRL 截断方案，为多模态 RAG 的显存与存储取舍提供了可量化的参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Ai2 开源科学报告生成模型 AstaBrief 8B
Ai2 开源 AstaBrief 8B，一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的小模型，基于 Qwen3-8B 训练，现已作为 Asta 的 Fast 模式上线，并同步开放模型权重和训练数据。
推荐理由：原文给出了从 Qwen3-8B 出发的 SFT 加 DPO 训练配方与数据过滤经验，可迁移到其他垂直领域小模型。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：把物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了首次系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧 GPU 推理的瓶颈，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链，读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核经验迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：展示了把 CUDA 内核优化经验结构化迁移到 Apple Silicon 的方法，并给出注意力与 Mamba 两类内核的实测对比。
已经到底了