
美团开源原生多模态LongCat-Next:视觉与语音成为AI母语,助力感知物理世界
美团技术团队正式发布并开源原生多模态模型LongCat-Next及其离散分词器。该模型旨在探索AI与物理世界的深度交互,通过将视觉和语音转化为AI的“母语”,提升模型对真实世界的感知、理解与行动能力。此次开源包含核心研究思路与关键组件,旨在赋能开发者构建更具实操性的AI应用。

美团技术团队正式发布并开源原生多模态模型LongCat-Next及其离散分词器。该模型旨在探索AI与物理世界的深度交互,通过将视觉和语音转化为AI的“母语”,提升模型对真实世界的感知、理解与行动能力。此次开源包含核心研究思路与关键组件,旨在赋能开发者构建更具实操性的AI应用。

美团技术团队正式发布并开源了LongCat-Video-Avatar 1.5数字人视频模型。该版本标志着数字人技术从开源SOTA(当前最佳水平)向商业级应用的重大跨越。通过在唇形同步、物理合理性、长视频稳定性、多人互动及推理效率五个核心维度的全面提升,该模型能够胜任复杂的真实商业场景,实现高质量、自然稳定的视频内容输出,推动数字人从实验室走向真实舞台。

美团LongCat团队正式发布LongCat-AudioDiT模型,旨在解决零样本TTS音色克隆的技术瓶颈。该模型创新性地抛弃了传统的梅尔谱等中间表示,直接在波形潜空间进行基于扩散模型的文本转语音生成。通过这种方式,LongCat-AudioDiT从根源上阻断了数据转换过程中的级联误差,实现了声音克隆艺术的重大突破。

美团技术团队正式开源了专门用于数学形式化与定理证明的模型——LongCat-Flash-Prover。该模型旨在解决AI在数学推理中逻辑严谨性不足的问题,推动AI从单纯的数值计算转向极度严苛的逻辑链条构建。在数学定理证明领域,LongCat-Flash-Prover通过形式化手段,确保了证明过程的每一步都经得起推敲,为复杂推理课题提供了新的解决方案。

美团技术团队正式发布LARYBench(Latent Action Representation Yielding Benchmark),这是一个旨在评估从大规模视觉数据中学习通用隐式动作表征的系统化基准。研究发现,通用视觉模型在动作泛化和控制精度上显著优于专门的具身动作专家模型,证明了具身动作表征可以从大规模人类视频数据中自然涌现,为具身智能的标准化评估提供了新路径。

美团智能创作团队近日公开了其在 AIGC 海报生成领域的最新技术创新与实践成果。该团队成功构建了涵盖“生成-编辑-评判”的完整技术闭环,有效解决了 AIGC 内容在工业化应用中的可控性与质量评估难题。目前,该技术已在美团外卖、品牌 IP 等核心业务场景中实现落地,并已面向社区全部开源,旨在通过技术共享推动 AIGC 行业的标准化与效率提升。

美团LongCat团队正式发布并开源了WBench,这是全球首个针对交互式视频世界模型的系统性多轮评测基准。该基准被形象地比喻为“CT扫描仪”,旨在精准识别和定位世界模型在从传统的“被动观看”模式向“主动交互”模式演进过程中遇到的技术瓶颈,为行业探索世界模型的边界提供了关键的度量工具。

美团技术团队在自然语言处理顶级学术会议ACL 2026中共有6篇论文被收录。这些研究成果涵盖了大模型评测、复杂流程推理、竞赛级数学思维优化、强化学习优化以及生成式推荐等多个前沿领域。本文将深度解析美团如何通过这些研究构建生成式AI的新范式,并探讨其在提升模型逻辑推理与业务应用方面的核心贡献。

美团LongCat团队正式发布General 365推理评测基准,旨在为大模型推理能力树立新标尺。在对26款主流模型的实测中,结果显示当前顶尖模型在复杂推理任务上仍面临巨大挑战:即便是目前公认最强的Gemini 3 Pro,其准确率也仅为62.8%,而绝大多数参测模型未能达到60分的及格线。这一数据揭示了现有大模型在逻辑推理深度上的普遍局限性。

本文详细介绍了美团技术团队在处理31万行代码重构过程中的实践经验。面对AI生成代码可能带来的混乱,团队提出通过Agent评测思路进行管理,通过技术债梳理、规则建设、重构SOP及Pre-PR机制,成功将高成本的重构专项转化为随迭代持续推进的日常动作,为AI时代的代码质量管理提供了新范式。
PPT Master是由Hugo He开发的开源项目,旨在通过AI技术将任何文档转换为真实、可编辑的PowerPoint演示文稿。该工具不仅支持原生形状和动画,还具备带语音旁白的演讲者备注功能。最显著的特点是它支持用户自定义.pptx模板,而非简单的幻灯片图像生成,极大地提升了办公自动化效率与内容定制化水平。
开发者xbtlin在GitHub上发布了名为“ai-berkshire”的开源项目。该项目旨在构建AI时代的伯克希尔价值投资研究框架,核心基于Claude Code开发。它深度融合了巴菲特、芒格、段永平及李录四位投资大师的方法论,通过多Agent并行与对抗性分析,为投资者提供深度的价值投资研究支持,标志着AI在金融投研领域的进一步深化。
Google Labs 近日在 GitHub 上发布了名为 DESIGN.md 的项目,这是一种全新的格式规范,旨在向编程智能体(Programming Agents)描述视觉设计。该规范为智能体提供了对设计系统的持久且结构化的理解,解决了 AI 在理解和执行复杂视觉设计任务中缺乏统一标准的问题,标志着 AI 辅助开发进入了更深层次的结构化协作阶段。
openpilot是一款由commaai开发的开源机器人操作系统,专注于为车辆提供先进的驾驶辅助功能。目前,该系统已成功适配并支持超过300款不同车型,通过软件驱动的方式提升了现有车辆的智能化水平。作为开源自动驾驶领域的领军项目,openpilot展示了通用型机器人操作系统在复杂交通环境中的应用潜力。

大众汽车(Volkswagen)计划终止与博世(Bosch)在自动驾驶技术领域的合作协议。自2022年以来,大众汽车已为该项目投入了约17.1亿美元。这一决定标志着这家德国汽车巨头在自动驾驶研发策略上的重大调整,反映了传统汽车制造商在软件转型过程中的复杂挑战。

DeepSeek近日推出了名为DSpark的全新AI框架,旨在显著提升人工智能模型的推理效率。该框架通过应用投机采样(Speculative Decoding)技术,成功将AI的响应速度最高提升了85%。这一突破性进展对于需要高实时性交互的AI应用场景具有重要意义,展示了DeepSeek在优化大模型性能方面的最新技术成果。

英伟达(Nvidia)宣布支持Firmus在印尼巴淡岛(Batam)建设数据中心的计划。该项目选址于距离新加坡仅20公里的经济特区,旨在利用当地的税收优惠政策和地理位置优势,构建东南亚地区的新型算力基础设施。

百度旗下的芯片部门昆仑芯(Kunlunxin)正计划在香港寻求高达500亿美元的估值。根据最新披露,该公司的核心产品P800芯片在中国国有企业运营的数据中心中表现强劲,正获得越来越多的采用。这一进展不仅展示了昆仑芯在高性能AI芯片领域的市场竞争力,也反映了其在关键基础设施国产化进程中的重要地位。

中国AI领军企业智谱AI(Z.ai)正式发布开源权重模型GLM-5.2。研究人员指出,该模型在漏洞发现及网络安全特定场景中表现卓越,已能与Mythos模型相媲美。尽管在通用任务处理上仍落后于OpenAI和Anthropic,但GLM-5.2的推出标志着中国大模型在专业化技术领域正迅速缩小与国际顶尖水平的代差。

AI音乐生成平台Suno正式推出名为“Spark”的孵化器计划,旨在支持独立音乐人。该计划将为未签约的歌手和词曲作者提供资金资助、导师指导及市场推广支持。此举标志着Suno正试图从单纯的AI创作工具转型为具备发掘新人能力的流媒体目的地,进一步深耕音乐生态。

福特汽车公司近期决定重新聘请经验丰富的“白胡子”资深工程师,此前该公司尝试仅依靠人工智能(AI)提升产品质量的策略未能达到预期。福特高层公开承认,此前误认为引入AI技术即可自动产出高质量产品。这一举动标志着传统工程经验在复杂制造业中的价值回归,也为过度依赖AI的行业趋势敲响了警钟。
斯坦福大学DAM实验室发布了从1960年至2026年的存储价格交互式数据集,涵盖DRAM、NAND闪存及HBM。该研究记录了从早期磁芯存储到DDR5的演进,并重点分析了Nvidia、AMD、Google TPU等AI加速器的成本构成。数据显示,HBM已成为AI硬件成本的关键,且HBM4预计将于2026年第三季度发布。该数据集为理解半导体存储行业的长期价格走势提供了重要参考。

Semgrep 发布的最新研究报告显示,在针对网络安全场景的基准测试中,开源权重模型 GLM 5.2 的表现优于闭源模型 Claude Opus 4.8。该测试聚焦于模型在仅给定提示词情况下的推理能力。Semgrep 借此展示了其结合 AI 推理与规则检测的多模态安全平台,旨在提升代码审计、供应链安全及漏洞修复的效率,标志着开源模型在特定安全领域已具备顶尖竞争力。

中国凭借新型超级计算机“LineShine”在TOP500榜单中重夺世界第一宝座,这是自2018年以来的首次。尽管面临美国严厉的贸易限制和高性能计算组件出口管制,LineShine依然成功超越了此前排名第一的美国超级计算机“El Capitan”。这一突破标志着在全球高性能计算竞争格局中,中国在受限环境下依然取得了显著的技术进展,打破了美国公司长期在该领域的主导地位。

布朗大学经济学教授罗伯托·塞拉诺(Roberto Serrano)近日公开谴责其课程中发生的大规模AI作弊事件。在ECON 1170高级数学经济学课程的期中考试中,至少有50名学生被证实利用人工智能作弊,这被认为是布朗大学乃至整个常春藤盟校历史上已知的最大学术丑闻。塞拉诺教授对校方高层起初的冷淡反应表示强烈不满,呼吁教育界必须公开正视AI对学术诚信的威胁,以捍卫高等教育的未来。
本文详细报道了一位患者利用Opus 4.8和GPT 5.5 Pro对肩部MRI结果进行“第二意见”分析的经历。在被诊断为肩胛下肌腱III级部分撕裂并接受诊所建议的冲击波及顺势疗法后,作者通过AI发现相关治疗方案与临床指南存在冲突。这一案例展示了AI在解读复杂医疗影像及评估治疗方案合理性方面的潜力,同时也引发了关于AI医疗边界的讨论。