Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧决策模型
Liquid AI 发布 d1 决策模型系列中的 d1-3B 与实验性 d1-omni-600M。d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 上得分 48.57，超过所有 4B 和 9B 模型及 Decider 35B-A3B。
推荐理由：Liquid AI 开源两款端侧决策模型，给出跨设备延迟与基准对比，可据此判断其在边缘场景的可用性。
技术方向
开源生态 最新动态
开源模型、框架与仓库动态：权重开放、社区项目爆火、开源与闭源的力量消长。
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开源生态的精选
Hugging Face Blog精选AI 评分7272 Microsoft Research精选AI 评分7373 微软亚洲研究院发布 Agent Lightning v1.0 轻量级智能体 RL 框架
微软亚洲研究院开源 Agent Lightning v1.0，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署用的 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重建智能体。
推荐理由：框架用真实 harness 直接参与 RL 训练并原生支持 Kubernetes，方法可迁移到自有智能体训练。
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 微调 Nemotron 在 IOI 与 IMO 双双夺金
Hugging Face 官方博客称，Nemotron 通过监督微调（SFT）、强化学习（RL）与反馈式推理，在 IOI 2026 和 IMO 2026 都达到金牌级成绩。
推荐理由：Nemotron 通过 SFT、RL 与反馈式推理在 IOI 和 IMO 都拿到金牌级成绩，给出了可复用的微调配方。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6868 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 自主模糊测试智能体
GitHub 安全实验室推出 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线。你只需指向一个 GitHub 仓库，它会自动识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告、改进 harness、分类每个崩溃，并为每个唯一漏洞撰写报告。
推荐理由：作者给出可复用的自主模糊测试流水线，用 LLM 智能体接管 harness 编写、覆盖率反馈与崩溃分类，值得安全研究者参考。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash 高效病理基础模型
微软研究发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash，将原 GigaPath、GigaTIME 蒸馏为紧凑 ViT-S 骨干，大幅降低算力需求。
推荐理由：原文给出 Flash 系列在算力和显存上的具体提升幅度与开源入口，可据此判断其对大规模病理研究的可用性。