# Gemini 3.5 与 Gemini Omni 登场：Google I/O 2026 开启智能体新时代
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Google I/O 2026 发布 Gemini 3.5 Flash 和 Gemini Omni 模型，前者聚焦智能体与编程能力，后者实现多模态生成与编辑，标志着从工具到智能体的转变。
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# LoRA/DoRA微调NVIDIA Cosmos世界模型：为机器人生成合成训练视频
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NVIDIA发布Cosmos Predict 2.5微调指南，使用LoRA/DoRA在单GPU上高效微调2B参数世界模型，生成物理合理的机器人操作视频，降低数据采集成本。
# IBM Granite Embedding Multilingual R2：开源多语言嵌入模型新标杆，32K上下文碾压同类
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IBM发布Granite Embedding Multilingual R2系列，基于ModernBERT的97M和311M参数模型，支持200+语言、32K上下文，Apache 2.0开源，在MTEB多语言检索中表现最佳。
# EMO：让混合专家模型真正“模块化”——从数据中自发涌现的专家结构
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Allen AI 发布 EMO 模型，通过端到端预训练让 MoE 专家从数据中自发形成模块化结构，仅用 12.5% 的专家即可保持接近完整性能，为高效任务定制和节省推理成本开辟新路径。
# 开源多语言嵌入新标杆：IBM Granite Embedding R2 以 97M 参数实现 32K 上下文与顶级检索
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IBM 发布 Granite Embedding Multilingual R2 系列，基于 ModernBERT 架构，97M 和 311M 参数模型在 MTEB 多语言检索任务上超越同类开源模型，支持 200+ 语言和 32K 上下文，Apache 2.0 开源。
# EMO：端到端预训练专家混合模型实现自组织模块化
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AI2 发布 EMO 模型，通过端到端预训练使 Mixture-of-Experts 中的专家自动形成领域专属的模块化结构，仅用 12.5% 的专家即可完成特定任务，性能接近全模型。