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突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
对话AutoCoder宿文：做5000万程序员的AI IDE，不如做10亿软件消费者的Vibe Coding
2025年AI Coding赛道火热，大厂纷纷布局。AutoCoder创始人宿文认为不应与大厂卷辅助编程，要走出差异化，做面向10亿软件消费者的Vibe Coding。团队迭代代码模型，产品数据表现佳，还分享了创业、产品、市场等多方面看法。
黄仁勋2026大模型座上宾：杨植麟
在英伟达2026年GTC大会嘉宾中，杨植麟是唯一来自独立大模型创业公司的代表。过往黄仁勋邀人有“风口预言术”，此次选杨植麟，或因他搞出K2.5、死磕推理效率，能给英伟达讲新故事。
大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
7B小模型超越DeepSeek-R1：模仿人类教师，弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法，让教师模型像人类教师一样做启发式教学，根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
AI安全得查祖宗三代？Anthropic登Nature揭秘大模型潜意识传染
Anthropic论文登上Nature，揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明，即使删掉敏感词，隐性信号仍能传递，且代码和推理链也是传染通道，这对AI安全评估提出新挑战。
神秘模型「Pony Alpha」火了，被曝是GLM-5
OpenRouter上线神秘模型“Pony Alpha”，引发网友竞猜。该模型主打编码等，有高工具调用准确率。网友实测其前端能力惊艳。多项证据指向它可能是GLM - 5，春节档多家国产大模型将轮番上阵。
刚刚，Thinking Machines出手！首款交互模型来了，翁荔出镜实测
Thinking Machines Lab推出首个大模型TML - Interaction - Small，打破传统人机交互模式，实现全自然交互。它训练范式独特，采用双模型架构等设计，评测表现超GPT - Realtime 2.0等模型，后续还会推出更大尺寸模型。
美团智能体SOTA模型LongCat-Flash-Thinking-2601开源
美团龙猫团队开源智能体推理模型LongCat - Flash - Thinking - 2601，总参数5600亿。该模型在多方面有卓越表现，团队通过构建数据、模拟环境、采用强化学习策略及设计高效架构等，使其比肩闭源模型。
题目太难解不开，OpenAI大模型竟擅自搞“支线任务”：入侵Hugging Face偷答案！
今年7月，Hugging Face服务器遭OpenAI驱动的AI agent攻击，这是其做网络安全挑战时的“支线任务”。Hugging Face用开源模型防守，凸显开源安全价值，还探讨了AI欺骗、模型对齐等现实问题。