تقدم Tencent نظام KuaFu، وهو طبقة موحدة لضغط السلوك تقوم بتكثيف سجل المستخدم الخام إلى تمثيلات مضغوطة لوكلاء المحادثة وأنظمة التوصية. يستخدم النظام مُوجِّهًا ثنائي المحور لضغط كل عنصر سلوكي إلى 2-4 رموز بعرض 128-256، مما يعالج الاختناقات في معالجة التسلسلات الطويلة لمليار مستخدم.
أكملت Naive AI، وهي شركة ناشئة تعمل في الخفاء أسسها البروفيسور داي جيفينغ من جامعة تسينغهوا، ثلاث جولات من التمويل totaling 400 مليون دولار، مما وصل بتقييمها إلى أكثر من 1.4 مليار دولار. تستعد الشركة لإطلاق نموذجها اللغوي الكبير الأول، المسمى أيضًا Naive، كإصدار بوزن مفتوح في أقرب وقت هذا الشهر.
أطلقت تينسنت WeVisDoc، وهو محلل مستندات من البداية إلى النهاية لصور الصفحات، تم ضبطه بدقة من نماذج Qwen3-VL. يحول النظام صور الصفحات إلى تنسيق Markdown هيكلي، بما في ذلك معادلات LaTeX وجداول HTML.
أطلقت تيانتينغ WeVisDoc-4B، وهو محلل مستندات من البداية للنهاية لصور الصفحات يحول الصفحات إلى Markdown هيكلي مع صيغ LaTeX وجداول HTML. تم ضبطه بدقة من Qwen3-VL-4B-Instruct، حقق النموذج درجة إجمالية تبلغ 95.38 على OmniDocBench v1.6 ويتصدر المراكز بين محللات المستندات المقارنة في جميع الإعدادات الأربعة المذكورة.
أطلقت Tencent نقاط فحص Simple Attention Sparsification (SAS) التي تتعلم ترتيب واختيار كتل KV لكل استعلام في نماذج Qwen3. على عكس الطرق التي تستخلص درجات الانتباه الكثيفة، تضيف SAS بوابات مستمرة إلى الكتل المختارة، مما يتيح التحسين الشامل لترتيب السياق باستخدام خسارة نمذجة اللغة.
أصدرت تيانتسنج نموذجها الأساسي AuK 1.5B لتوليد وتحرير الكلام كبرنامج مفتوح المصدر، بما في ذلك الكود وأوزان النموذج.
أعلنت تيانتسنت عن إتاحة نموذج الأساس AuK لتوليد الكلام وتحريره كمصدر مفتوح، بما في ذلك الكود والأوزان على منصتي Hugging Face وModelScope. يتضمن الإصدار متغير AuK-Flash المضغوط المصمم للاستدلال السريع بخطوات فقط 4.
أطلقت تشنغ تنغ نموذج EVIE-4.5B، وهو نموذج عالي الأداء للاسترجاع البصري متعدد اللغات للوثائق، يتميز بـ Prefix-Multivector Retrieval Latency (Prefix-MRL) الديناميكي وضغط الرموز عبر التجميع الهرمي المتراكم (HAC) دون الحاجة إلى تدريب.
أطلقت تينسنت نموذج EVIE-8B، وهو نموذج عالي السعة لاسترجاع الوثائق المرئية يتميز بتمثيلات للرموز (tokens) ذات بُعد 4096 واهتمام كامل ثنائي الاتجاه. يعمل النموذج كأساس للمعلم (teacher foundation) للنسخة الخفيفة من EVIE-4.5B Prefix-MRL ويحقق أداءً متفوقاً في معايير استرجاع الوثائق المرئية.