アリババの Qwen シリーズのオープンな発表と更新：フラッグシップからオンデバイス向けの小型モデルまで。
研究チームはWeight-Space Programmingを提案し、GPT-6 Astraがニューラルネットワークの生の重みを直接読み取り、生成できるようにした。段階的な数学的最適化による訓練は不要となる。Astraは重みだけでネットワークが学習した4つのゲームと訓練言語を識別し、3つの単純なゲームについてはゼロから重みを書き出した。うちBreakoutでは平均スコア517点を記録し、標準的な訓練ベースラインの25点と対照的だった。
MicrosoftとHugging FaceはThinkingBox-Trainingを共同公開した。ThinkingBoxによるデータベース終状態の決定論的検証をそのままRL報酬として使い、状態を持つ業務エージェントの訓練に用いる。
著者はHuggingChatのML-internを使い、自然言語のプロンプトで2日間に6つのモデルを訓練・公開した。柑橘病害VLM、Huggy LoRA、カメラ視点LoRA、Doodle-in LoRA、Pocket Rewriter 0.8B/2B、Agate 4-step蒸留モデルが含まれ、計算コストの合計は約103ドルだった。
Latent SpaceのAINewsは9/24～9/25の動向をまとめ、今週公開されたOpus 5.5へのコミュニティーの反応は好意的で、特にコードで解説動画を生成する能力が優れているとした。
Hugging Face は、音声認識のベンチマーク最適化を数値化するため、合意不一致プローブ、マスクした固有表現の検索、綴りの切り替えという三つのテストを提案した。11のオープンソース ASR モデルを評価し、一部の高得点モデルは音声が矛盾する場合、該当語が無音の場合、両方の表記が音声上成立する場合でも、VoxPopuli や LibriSpeech の正解転写の誤りを再現することを見つけた。