分析称 DeepSeek 开源已接近可复现前沿训练的完整昇腾栈
X 用户 teortaxesTex 引用 Astra 的分析指出，DeepSeek 的最新开源虽尚不等于一套能完整复现前沿模型训练的昇腾软硬件栈，但距离已经「出奇地近」。他还表示，在 DeepSeek 发布达到 GEMM 99.8%、MegaMoE 98% 硬件上限的开源 kernel 之后，若没有端到端训练能力反而令人难以置信，暗示新模型可能已在华为昇腾硬件上训练。
#开源生态
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今日 5 条AGI HuntAI 评分5454 AGI HuntAI 评分2222 物理 AI 创业者社群征集：从灵巧手到机器人基础模型
michellelsun 发起面向物理 AI（physical AI）创业者的社群征集，Sethwinterroth 转发该帖，邀请从业者在帖下介绍自己的项目。征集覆盖执行器、灵巧手、具身智能训练数据、自动驾驶实验室、磁性材料、机器人部署层、太空制造、能源与电池、物理世界模型、机器人控制脑机接口与开源机器人基础模型等方向。
AGI HuntAI 评分5050 Lean 之父 de Moura 谈 Collatz 事件与 AI 时代形式化验证
Lean 与 Z3 创造者 Leonardo de Moura 在 Machine Learning Street Talk 访谈中，谈 Lean 设计哲学、Collatz 漏洞事件与 AI 形式化验证。
AGI HuntAI 评分3535 被问是否再推开源模型，Sam Altman 称将考虑，网友推荐 NVIDIA Nemotron
OpenAI 的 Sam Altman 被追问是否会推出更多 gpt-oss 类开源模型，回应称「已经有很多优秀的开源模型，如果我们能在那里做出有用的事，我们会做的」。被追问「我们想要更多可微调的美国模型」时，他仅回答「我们会考虑一下」。发帖人调侃不想等 OpenAI 思考的话可直接看 NVIDIA 的 Nemotron 开源模型系列，折射社区对 OpenAI 开源意愿的不耐。
AGI HuntAI 评分3737 Sentdex 力挺 GLM 5.3：在家跑前沿模型，别再为说教你的人付钱
知名技术 YouTuber Sentdex 发推力挺 GLM 5.3，称该系列让普通人在本地就能跑上前沿模型，不需要「一个自以为比你懂什么对你最好的家伙」把关，并号召停止给那些游说反对用户的公司和同类厂商送钱。他同时提醒黑客攻击与网络犯罪仍然违法且刑罚极重，这可能是针对有人拿本地不受限模型搞违法行为的回应。他总结称「它就是个好模型」，具体规格以官方为准。
AGI HuntAI 评分2424 前 OpenAI 研究员 Tenenholtz：该为美国开源权重 SOTA 模型的未来做准备了
前 OpenAI 研究员 Mark Tenenholtz 表示，应为一个由美国主导、权重开放、达到 SOTA 水平的模型未来做好准备。他认为这预示着开源权重模型将在能力上达到前沿水平。
AGI HuntAI 评分2727 X 用户 xeophon 质疑「开源模型靠对抗性蒸馏获得能力」论调难自洽
X 用户 xeophon 质疑「开源模型能力主要靠对抗性蒸馏获得」的说法：若该论断成立，开源模型为何表现能超过闭源模型，且拒绝率更低甚至没有？他补充称自己曾直播强化学习运行过程、开源了部分环境，仍有人不相信其结果，暗示相关能力来源争议更多是立场问题而非证据问题。
Latent SpaceAI 评分5555 John Platt 谈 Google ERA 如何用 AI 求解可评分的科学问题
Latent Space 访谈 Google 研究员 John Platt，他介绍团队用 Gemini 驱动的 Empirical Research Assistance（ERA）把科学问题写成评分函数后自动搜索解，并已产出至少十篇论文。
NVIDIA BlogAI 评分5252 NVIDIA 阐述 AI 安全是工程问题，如何覆盖智能体栈各层
NVIDIA 官方博客提出 AI 安全是工程问题，需要为智能体栈各层设置可强制执行的边界、明确责任人和可验证的保护证据。文章介绍了开源安全运行时 NVIDIA OpenShell，以及在其之上构建治理层的 Cisco DefenseClaw、用于扫描与校验智能体技能的 JFrog 等 Open Secure AI Alliance 伙伴实践。
Latent SpaceAI 评分5757 Jev 发布两天内出现 6 个社区复刻版本
Jev 发布两天后，社区已出现 6 个复刻版本，涵盖 ModernBERT 编码器、扩散模型、Qwen3.5 微调等不同路线，训练数据据称 100% 为合成数据。
HuggingFace Blog精选AI 评分6969 Hugging Face 发布 2026 夏季开源模型报告，Qwen 衍生模型达 151,448 个
Hugging Face 发布 2026 夏季开源模型报告，基于 Hub 2026 年 1 月至 8 月的活动数据给出六项观察。报告显示模型仓库从 2.43 增至 2.96 百万、数据集从 71.1 万增至 100 万，但 85.6% 的模型累计下载不足 200 次，1.5% 的仓库占 99.2% 的下载量。
推荐理由：报告用 Hub 数据对比中美开源模型的规模与许可策略，并给出下载量与点赞所反映的不同生态信号。