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该论文提出了Wiki Foundation Model (WFM)，一个新颖的基础模型，用于可扩展的、代理原生的表示和检索，使用LLM Wiki，将密集文本与链接结构相结合，在基准测试中表现出色，并实现10.5倍的训练加速。
该推文线程声称，脑机接口 (BCI) 技术将在人机交互 (HCI) 中引发'寒武纪大爆发'，详细描述了可穿戴BCI的开发和脑基础模型的训练。
本文介绍了一种通用多模态基础模型，能够处理任意模态组合与预测任务，通过在具有多样化因果结构的大规模合成数据集上训练，实现了具有竞争力的性能。
一项研究合作介绍了ARLI，这是一种通过异步推理使用实时分块来启用视觉-语言-动作模型的强化学习微调的方法，通过让强化学习策略观察更近期的图像来改善机器人行为。
OneBid是一个统一自动竞价基础模型，通过采用Mixture-of-Experts架构和CROP优化，解决了多样化oCPX广告场景中的挑战，在快手部署后显示了显著改进，如ROAS提升13.1%。
Cactus Needle 3是一个小巧、可切片的基础模型，专为自动化任务设计，可在设备上运行，在函数调用和结构化提取方面达到与更大模型相当的性能。
Meta 将 Muse 作为独立 AI 智能代理应用推出，强调隔离以确保安全，但其隐私和业务模式影响引发审视。
本文提出了WFM，一种用于可扩展、原生智能体知识表示和检索的维基基础模型，展示了在复杂智能体推理任务中性能的提升，并实现了10.5倍的训练加速。
FoundAna 引入了一种用于图异常检测的基础模型，它集成了 GNNs 和 transformers，实现了可泛化的跨图性能，在多个基准数据集上展示了优越的结果。
Odyssey-3 是一个通用世界模型，它使物理代理能够以最少的任务特定数据控制多样化的系统，如机器人、车辆和无人机，展示了广泛的迁移学习能力。
NVIDIA 在 Hugging Face 上发布了 FoundationPose，这是一个用于6-DoF物体位姿估计与跟踪的统一基础模型，无需微调即可用于新物体。
Odyssey-3是一个新的基础世界模型，能够通过最少经验在机器之间重用世界知识来控制机器人、汽车、无人机和虚拟世界。
LimiX-2 是一个用于结构化数据的预训练基础模型，它使用上下文机制网络在主要表格基准测试中排名第一，支持多种任务而无需针对特定任务的参数更新。
IBM 和 NASA 开源了一个月球基础模型，该模型集成了多传感器数据，以绘制月球地图，助力于撞击坑绘制、火山历史调查和冰检测等任务。
Atria Dawn Preview 是来自上海的研究代理，利用外部证据验证自身工作，确保长期任务的结果具有可验证性和可复现性。
Atria Dawn Preview 是一个基础代理型语言模型，专为科学研究设计，取得了有竞争力的基准测试结果，并展示了向人类-AI项目级协作的转变。
论文介绍了StepAudio3Realtime，一个面向实时语音交互的音频语言基础模型，利用连续的听-说-想-行动循环结合Think-While-Speaking技术，以实现深度推理和低延迟，在MMSU和Full-Duplex Bench等基准测试中达到顶尖性能。
ZGCM-1是一个从头训练的7B开放基础模型，具有极高效率，结合内部推理和外部工具使用，用于数学和代理搜索任务，其性能与更大规模的模型如Qwen3-235B-A22B和GLM-5.1相当。
Skild AI的S1模型使机器人无需重新训练即可从视频演示中学习，在10个月内实现了1亿美元的ARR，并在多个行业中部署。
Skild AI 推出了 S1 机器人基础模型，该模型利用 NVIDIA Physical AI 使机器人能够从单个视频演示中学习新任务，提高了在动态工业环境中的适应性。