Google 发布 TimesFM-3：330M 参数的零样本多变量时间序列预测基础模型

Google Research 发布 SensorFM，一个在超过 100 万亿分钟多模态传感器数据上预训练的大规模基础模型，数据来自 500 万同意参与者，涵盖 100 多个国家及 20 余款 Fitbit 和 Pixel Watch 设备。SensorFM 学习通用的人体生理表征，可迁移至心血管、代谢、睡眠、心理健康及生活方式等 35 项健康预测任务，支持标签高效适配与数据填充，并可作为个人健康智能体的基础工具。该模型旨在解决传统可穿戴健康模型针对单一终点、难以泛化的问…

Google Research 发布 TabFM，一种基于上下文学习（ICL）的零样本基础模型，专为表格数据的分类与回归任务设计。TabFM 将整个数据集（包含训练样本与待预测行）作为统一提示输入，在推理时直接从上下文中学习行列关系，无需模型训练、超参数调优或特征工程。与需大量人工调优的传统方法（如 XGBoost）不同，TabFM 通过单次前向传播即可在新表格上生成高质量预测。该模型已在 Hugging Face 和 GitHub 上开源。

Arena 宣布 Meta 的 Muse Spark Open 已进入 Agent Arena，用户可实测，评分即将公布。该模型为 816B 总参数、42B 激活参数，1M token 上下文窗口，原生多模态。

Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，已在 Hugging Face 以 Muse Model License 提供。模型总参数 816B、激活 42B，上下文窗口 1M token，面向编码与智能体工作流，原生多模态（图像、音频、文档），并相比 8 月发布的 Muse Spark 增加了安全后训练。

ARC Prize 公布 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI (Verified) 的评测成绩。ARC-AGI-3 上，provider adapter harness 得分 97.5%、成本 $4.8K，标准 harness 得分 49.8%、成本 $5.8K；ARC-AGI-2 得分 91.3%、$0.32/task；ARC-AGI-1 得分 98.5%、$0.16/task。Google DeepMind 是第二家在 ARC-AGI-3 上得分超过 95…

Microsoft AI 宣布完成 MAI-Base-2 预训练，这是一个 800 亿激活、2.8T 总参数的 MoE 基础模型，在 held-out 评测中 BPB 低于所测全部开源权重模型，预训练 FLOPs 效率比 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4.2 至 12.3 倍。

阶跃星辰转发 FeatherlessAI 的消息，Step 5 Preview 已上线该平台，以 FP8 精度提供服务。该开放权重模型为 600B 稀疏 MoE 架构、每 token 激活 27B，面向长程智能体工作，在软件工程和专业知识工作（尤其金融）上有前沿级表现，按 Artificial Analysis 数据其每任务成本约为 Claude Opus 5.5 的 1/6，智能水平与 Kimi K3 相当。

NVIDIA 发布开源 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL 多模态模型，称在其类别中任务完成最快、比同类次优快 5x，并推出两款端侧模型 Bolt 74B-A9B 24GB 与 Bolt E4B 4GB，后者 10 月 23 日上线。模型采用 2-bit 原生量化可在 RTX/DGX Spark 上本地运行，权重、数据集和训练配方开放，已有数十家机构基于自有数据后训练。

Black Forest Labs 发布 5.6B 参数开源权重模型 FLUX 3 Image Klein，支持文生图、图像编辑和最多 10 张参考图的多参考生成，采用 FLUX Kommunity License。

StepFun 表示 Step 5 Preview 在 NVIDIA GB300 上推理表现出色，并期待看到开发者用它构建的应用。其转发的 NVIDIA 内容称该模型是 StepFun 最大的开源权重发布，600B MoE 架构，可处理最长 24 小时的 Agent 任务，在 GB300 上用 NVFP4 达到近 8K tokens/sec/GPU，提供 NVFP4 checkpoint（https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-5-Pr…