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AI 导读英伟达发布预训练关系基础模型Kumo Relational，直接在企业关系数据库上做预测：给定预测查询，单次前向传播读取至多1万条历史样本作上下文，输出流失、需求、欺诈等结果，无需任务训练、特征工程或展平表格。在15个数据库的41项任务上，它超过监督式关系深度学习与专家特征的梯度提升树；SAP SALT上MRR超AutoGluon集成8%，微调后领先16%；RelArena-α上精度接近最高分条目但推理快约430倍。模型支持500B+行数据库，代码以Apache 2.0开源、权重按OpenMDW 1.1许可发布，可经structured-data-models库或NVIDIA NIM调用。

AI 选稿理由首个在常见关系基准上以少样本方式胜过监督学习的关系基础模型，覆盖41项任务与500B+行规模，并给出开源库与NIM两种落地方式。

AI 导读Qwen-Audio-3.1-ASR在Qwen-Audio-3.0-ASR基础上改进了语音识别能力，扩展了说话人分离转录和通用音频理解功能。该模型家族支持30种语言和16种中国方言，具备历史上下文条件、分层热词定制和原生转录润色等指令控制能力。评估涵盖传统语音识别、多语言方言、说话人分离转录和通用音频理解任务。

AI 选稿理由新增了说话人分离转录和通用音频理解能力，扩展了从语音识别到音频事件分析的应用范围。