浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出全新研究成果——SKILL0，并提出技能内化（Skill Internalization）——小模型真正需要的，或许不是推理时的“外挂技能”，而是将技能内化为本能。
近日，上海人工智能实验室联合南京大学、香港中文大学及上海交通大学，将OpenClaw的成功应用于多模态生成领域。他们提出GEMS（Agent-Native Multimodal Generation with Memory and Skills），激发小模型潜力，甚至让6B小模型在部分任务超越了Nano Banana 2。
面壁智能2B小模型VoxCPM 2惊艳开源，一众外国网友疯狂了！30种语言与9大方言它是信手拈来，复刻的贺炜激昂解说与徐志胜脱口秀，相似度简直直击灵魂。这哪是工具，分明是降维打击的生产力核武器！
打破多模态视觉+语言拼接套路！
这两年，大模型大厂之间堪比军备竞赛。不论开源还是闭源阵营，为了在指标上领先对手，都在疯狂地卷 Scaling Law，卷算力，卷参数量，已经达到了近乎离谱的程度。
多数大模型能生成 “看起来像” 研究的文本，但极少数能真正做研究 —— 提出假设、收集证据、执行可复现的推导、迭代验证直至结论成立。
离职的消息最沸沸扬扬的时候，Qwen 团队的核心负责人林俊旸在朋友圈发了两句话：
你见过 7B 模型在拼图推理上干翻 GPT-5 吗？
昨天深夜，阿里通义千问团队在 X 平台正式发布了 Qwen3.5 小模型系列，覆盖 0.8B、2B、4B 和 9B 四个参数规格。甫一发布，便在海外科技圈引发强烈反响。马斯克也在该推文下评论称：「Impressive intelligence density」（令人印象深刻的智能密度）。这股热度的背后，APPSO 也好奇，为什么这几款小模型能够激起如此大的波澜？
各位对Agent Skill早已轻车熟路。不可否认，在Claude code、Openclaw的加持下，这套框架效果极佳。但工业界的痛点在于：它几乎沦为了超大型闭源API的专属玩具。当您的项目面临金融
