开发者用单张 RTX 3080 Ti 训练小型 AI 玩《宝可梦 红》
开发者 stmonty 用单张 RTX 3080 Ti 从零训练约 1250 万参数的世界模型，让 AI 在《宝可梦 红》中自主选择初始宝可梦。该模型基于 LeCun 参与的 LeWorldModel 研究，用 42,382 张灰度帧训练，同一存档 100 次运行中 52 次成功拿到初始宝可梦，随机按键为 0 次。代码已以 lePokeRed 在 GitHub 开源，推荐使用 CUDA GPU。
#开源/仓库
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Hugging Face BlogAI 评分2828 Hugging Face 为 OlmoEarth Studio 推出自定义嵌入向量导出功能
Hugging Face 的 OlmoEarth Studio 现已支持计算并导出嵌入向量，可输出为 Cloud-Optimized GeoTIFF（COG），每维一个波段、以 int8 存储。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Leanstral 1.5，形式化验证模型开源并免费开放 API
Mistral AI 发布 Leanstral 1.5，一个 Apache-2.0 许可、119B 总参数 6B 激活参数的形式化验证模型，在 miniF2F 上达到 100%，PutnamBench 解出 587/672 题，FATE-H 与 FATE-X 分别取得 87% 和 34%。
推荐理由：原文给出 Leanstral 1.5 的基准成绩、训练流程与开源入口，读者可据此判断形式化验证模型的当前水位与成本差异。
Google ResearchAI 评分5757 Google 开源其水文建模框架，用于 AI 洪水预报
Google Research 在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可开源其水文建模框架，让各国气象与水文机构能用与 Google Flood Hub 相同的架构和相近训练数据训练 AI 洪水预报模型。
Mistral AI精选AI 评分8585 Mistral 发布 Mistral Medium 3.5 与云端远程编码智能体
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，这是其首个合并指令遵循、推理与编码的 128B 稠密模型，采用修改版 MIT 许可开放权重，支持 256k 上下文窗口，可在最少四张 GPU 上自托管。
推荐理由：Mistral 把编码智能体搬到云端并同步开源 128B 模型，读者可据此判断自托管与异步编码的落地门槛。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 发布 Devstral 2 编码模型与 Mistral Vibe CLI
Mistral AI 发布 Devstral 2 编码模型家族，包含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，分别采用修改版 MIT 和 Apache 2.0 许可，均为开源。
推荐理由：Mistral 开源编码模型与配套 CLI 同时发布，可对照其参数规模、SWE-bench 成绩与部署门槛判断实用性。