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本文对fMRI基础模型进行了一项扩展性研究，揭示了模型性能取决于预训练数据规模、模型规模和训练时长的组合，而不仅仅是计算资源。
本文提出一种仿脑分层模块化持续学习方法，能处理在线不确定的数据流，利用预训练基础模型，在具身操作等任务中取得显著性能提升。
本文介绍OpTFM，一个针对医疗保健领域表格基础模型的比较评估框架，从六个临床意义显著的维度（如泛化性和公平性）评估模型，并应用于两个用例以展示上下文依赖的排名。
本文提出了一种面向零样本时间序列预测的源头优先分类体系，对证据来源进行归类，并引入审计框架以提升基准评估的透明度。
本文提出了一种使用文本到图像基础模型和变分自编码器的工作流程，基于与水压头观测数据的一致性对竞争性地质解释进行排名，以改进早期地下决策制定。
PhysioBench引入了一个统一的生理信号问答基准，整合22个数据集成6140万道问题，涵盖30项任务，以评估各种AI模型的性能。
本文提出了Grounded Action Models (GAMs)，一种集成3D定位的新型机器人基础模型范式，在操作任务上实现了最先进的性能。
OmniEdu 推出一个开放的基础模型家族，专为K-12教育设计，通过精选语料库训练，以提高问题解决、课程理解和教学辅导能力。
本立场文件提出了一种基础模型操作系统（FMOS），用于虚拟化基础模型交互，为应用程序提供专用、可信的实例，并通过编排和策略执行实现自进化能力。
本文介绍了Natural General Intelligence作为一个基于地球系统的基础模型，以解决AI对自然资源常被忽视的影响，解释了其概念框架和必要性。
本文研究了跨深度聚合和软路由专家在EEG基础模型微调中对多个数据集的影响，显示出不一致的益处和显著的计算开销。
本文评估了Cellpose-SAM在干细胞显微镜中的压缩方案，表明混合精度量化在保持分割精度的同时实现了6.76倍的压缩且无灾难性失败。
本文对时间序列基础模型在不同数据集上的行人流量预测进行了基准测试，发现基础模型在数据丰富、具有季节性的场景中表现优异，而在数据有限的情况下，简单模型也能保持竞争力。
Apple 已在 MacOS 27 上发布其 Apple Foundation Models (AFM)，供本地使用，可通过终端命令访问，引发了关于本地 AI 和开放模型影响的讨论。
本文综述了基础模型在游戏AI中的应用，涵盖游戏、建模、设计和评估等多个角色，重点讨论了可迁移性挑战以及游戏特定验证的需求。
TechCrunch Disrupt 2026的一场会议讨论了当像OpenAI这样的基础模型公司引入竞争性功能时，AI初创公司如何建立持久的防御性，从而重塑AI生态系统中的战略决策。
LatentVerse 是一个框架，提供基于网络的可视化分析平台和命令行界面，用于分析多模态潜在表示，实现将嵌入分解为共享和模态特定组件，特别适用于生物医学应用。
Discovery Foundation Models 被提议作为通用系统，通过迭代问题表述、假设测试和基于证据的修订，在干湿实验室环境中实现开放式科学发现。本文引入了一个具有问题发现和持续改进等能力的框架，并通过Zetema和GALILEO等系统进行实例化。
Waymo的AI团队宣布将在r/MachineLearning上举行一场AMA，回答关于基础模型、模拟以及为自动驾驶汽车扩展Waymo Driver的问题。