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没有LeCun，Meta挖角OpenAI、Google整装再战，OpenAI调薪应对
Meta作为大模型开源领军全面落后，扎克伯格重开炉灶，成立Meta super intelligence Labs，高薪挖角OpenAI、Google等，集齐其核心骨干。OpenAI面临挖角，将重新调整薪酬稳住阵营，凸显AI时代人才重要性。
北京798多觉工场开幕首展·《觉：数字艺术在中国》
2026年6月，北京798多觉工场开幕，首展《觉：数字艺术在中国》同期亮相。这是全球首个以“多觉艺术”为核心理念的实体空间，汇聚27位艺术家50余件作品，涵盖多种媒介，让观众调动感官，实现“艺术平权”。
狂涨 2W+ star，安卓终于“满血”用上！
AirPods在非苹果设备上功能受限，而开源项目LibrePods打破这一限制。它由16岁印度少年开发，逆向解析协议，让非苹果设备伪装成苹果设备与耳机通信，解锁多项高级功能，已支持安卓和Linux。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
DeepSeek|从零构建轻量级vLLM：Nano-vLLM，吞吐量逼近原版，代码仅需1200行
开源的vLLM能提升LLM推理速度和资源利用率。近日，DeepSeek AI俞星凯从零构建轻量级Nano - vLLM，代码仅1200行。它有离线推理等功能，基准测试显示吞吐量逼近原版。
The Batch：831 | 机器翻译正在实践中发挥作用
人工智能为语言学习应用巨头 Duolingo 带来生产力提升，借助生成式 AI 构建 148 门课程，总量翻倍。其 AI 辅助课程构建法能快速转化多语种版本，还在评估多模型，不过此举也引发批评。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。
The Batch: 949 | 人形机器人进入工厂车间
少量人形机器人已进入工业场景，成本接近人力成本。Agility Robotics向Schaeffler提供Digit机器人，负责搬运箱子。目前工业人形机器人应用有限，多处于试点，预计到2040年数量将大增。
OpenClaw代码越改越崩？新研究EvoClaw揭示：Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw，揭示AI在持续开发场景下表现不佳，成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力，提出DeepCommit重构演进历史，分析各模型在持续演进中的局限与问题。