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Meta发布40页报告，具身智能的下一步是「心智世界模型」：能听，能看，能理解，会共情
Meta发布40页报告，首次将对人心智状态的推断概念化为心智世界模型，与物理世界模型实现“双轨建模”。还指出要结合系统A和B让AI自主学习，心智世界模型在多智能体协作潜力大。
新范式来了！新能量模型打破Transformer++扩展上限，训练扩展率快35%
研究训练新能量模型 EBT，为输入和预测分配能量值，模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性，训练扩展率比 Transformer++ 高 35%，推理性能提升 29%，还在多任务中表现出色，是扩展模型能力新范式。
微软开源3大突破AI Agent模型，仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent，140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习，在训练基础、算法、流程上有三大突破，显著提升性能且降低算力成本。
以孔子命名，超越Claude 4.5 Opus，Meta发布工业级自我进化AI软件工程师CCA
Meta与哈佛联合推出工业级软件工程师CCA，它是一套让AI在工业级代码库协作的方法论，解决长上下文推理等难题。其三维解耦设计、精细记忆机制、自我进化能力获数据验证，还适合引入强化学习。
震惊海外开发者！BOSS直聘3B小模型比肩80B，怎么做到的？
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B，性能震惊海外开发者。团队从多方面改进，如优化推理和偏好对齐，重构训练数据，采用多种强化学习算法，使其性能比肩大模型。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
一场对话，我们细扒了下文心大模型背后的技术
信通院大模型推理能力评估中，文心X1 Turbo获最高级“4+级”。百度AI Day上，副总裁吴甜解析文心4.5 Turbo和文心X1 Turbo，从多模态、深度思考等方面介绍技术，还展示其在多场景应用成果。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
模型训练篇｜多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前，AI导购成电商与服务平台新风口，但芝麻租赁场景挑战大，存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”，经架构升级和算法优化，性能提升，还探索了MoE训练和推理优化。