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卡帕西入职Anthropic仅两月疑离职；日媒拆解宇树G1后认输：短期内赶不上中国；腾讯317万年终奖员工被辞退：永不录用｜AI周报
这篇 AI 周报涵盖诸多热点，如 AI 大神 Karpathy 入职 Anthropic 两月疑离职；Kimi K3 超越闭源模型引关注，美指控其蒸馏美模型；腾讯员工晒 317 万年终奖被辞退；360 首任董秘追讨股权；多家公司有模型发布、业务调整等动态。
OpenAI强硬回击马斯克窃密诉讼！xAI被指恶意人肉离职员工
被马斯克xAI起诉窃密一周后，OpenAI回应，递交答辩状和驳回动议申请，全面否认指控，斥责马斯克滥用诉权滋扰。xAI提出三项指控，OpenAI则逐一驳斥，称招聘合法合规，未接触其机密。
越靠经验思考的岗位，越先被取代！OpenHex董舒：AI数字员工正在催生OPC一人公司
OpenHex董舒认为AI最大价值是替人出面干活，提出数字员工概念。他指出判断力密度高的岗位易被AI取代，中国服务业有发展机会。还辨析数字员工类型，介绍其平台OPS Agent，最后分享了数字员工相关Q&A。
见微知著：LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源，指出传统奖励模型存在对齐风险，而Rubric RM在多方面取得平衡，还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。
北大腾讯突破奖励模型瓶颈！让AI理解人类偏好，泛化能力比肩GPT-4.1
北京大学知识计算实验室联合腾讯等机构提出RewardAnything，突破奖励模型瓶颈。它让奖励模型理解自然语言评判原则，降低成本，泛化能力比肩GPT - 4.1，还能用于定制AI行为模式。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
微软：81% 企业考虑增设 AI 岗位，未来员工会成为智能体的老板
微软发布报告显示，中国企业对 AI 应用认知转变，84%企业决策者将重新评估 AI 影响，81%企业考虑增设 AI 岗位。企业落地 AI 有三阶段，智能体以“数字员工”角色进入企业，员工与 AI 关系重要。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习（IRL）视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战，将LLM生成过程化为MDP，探讨无奖励函数的MDP，说明需神经奖励模型，还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
鹅厂员工都是怎么被AI“糊弄”的？
文章邀请鹅厂同事分享被AI“糊弄”的离谱事件，如AI在发票报销、数学计算、编程问题等方面出错，还会编造不存在的信息，其“系统性可信”假象比单纯答错更危险。