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Will Brown 指出，Intellect-2 的训练配方其实早在 2025 年 5 月就已发布，并附上了相关链接。
Banbury Road 揭晓 Kardashev-0.7：一个由 32 个各具特色的模型组成的群体，通过强化学习联合训练，以追求 **Population Scaling（群体扩展）**。该项目将模型数量与协作本身视作一条全新的扩展轴线，借此走向互补式的专业化分工。
Meta AI 研究人员与数学家合作，利用 Muse Spark 1.1/1.2 的思考模式（Thinking Mode）攻克开放研究难题，共发表六篇论文——其中五篇给出了此前未解数学问题的解决方案。这些合作严格遵循署名归属与人工评审原则，并承认其他团队独立得出的同期研究成果。
AI研究员Nathan Lambert和Tom Zick共同创立了非营利机构Trillium Labs，旨在公开透明地开展高风险AI研究——包括递归自我改进和智能体——以此对抗OpenAI和Anthropic等前沿实验室的封闭式开发模式。
kyutai_labs 发布了一篇技术博客，介绍如何训练 PocketTTS——一个拥有 100M 参数的端上文本转语音（TTS）模型。该模型采用 Deng 等人提出的 drifting 一步式生成目标，WER 低于 1%，同时具备高质量语音和声音克隆能力。据称这是首个以这种方式训练的语音模型，也是首个以这种方式训练的自回归模型。
这篇文章质疑为什么中国AI实验室在投资较少的情况下取得了比美国实验室更好的结果，并考虑了效率、训练后技术和数据获取等因素。
Dario Amodei 强调人工智能对齐问题是对人类的威胁，并敦促人工智能公司公开合作安全研究，而不是将其视为竞争优势。
OpenWAM 提出了一个开放的、模块化的框架，用于世界-动作模型预训练，以系统化地识别设计原则，预训练模型在模拟和真实世界的机器人应用中表现出色。
Bit Radix 理论认为，不同形式的智能，如人类和AI，可能具有根本上不同的认知方式，而非趋同，强调互补优势。该论文通过邀请读者使用AI工具测试该理论，促进开放批判性参与。
PyTorchCon 北美宣布 Cohere 首席AI官 Joelle Pineau 将担任主题演讲嘉宾。活动将于10月20-21日在加利福尼亚州圣何塞举行，重点是通过开放研究与协作推动AI发展。
MiniMax 宣布计划在旧金山举办一次开放权重的小型游行，推广开放AI模型、研究和创新。
Alphaxiv和Hugging Face发起了一项社区挑战，旨在检验ICML 2026上AI研究论文的可重复性，提供4500美元的GPU积分和一个自动研究代理来帮助参与者。
一位创始人分享了他拒绝两家收购要约（估值分别为4000万美元和4亿美元）的经历，他的AI可解释性初创公司采用几何与本体感知方法，现已拥有成品并在Zenodo上公开研究。
一个包含55个LLM互相盲评的公开评估设置揭示了8个模型家族中统计显著的同类家族评分偏差，其中Mistral对自己模型的扣分最为严重。该研究指出了聚合排行榜的问题，并提出了改进方法，如使用响应内混合效应模型。