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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。

据OpenRouter统计，截至8月10日，Agent类token用量半年涨14倍，人类仅2.8倍。差距源于用法差异，虽智能体部分token计价低，但用量大仍烧钱。省钱关键在配套，且智能体任务验收缺人手。

Anthropic的Claude Code工程师Thariq Shihipar发长文介绍Fable 5使用方法。他认为与Fable 5协作要发现未知，其定位解决复杂问题。还将未知分类，给出任务前中后打法，并举例用Fable 5剪视频。

清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。

文章分享了 Clawdbot 记忆系统的最佳工程实践。它能自主处理现实任务，其持久记忆系统独特，将一切保留在本地。文中介绍了上下文构建、记忆存储、搜索等方面，还提及多代理记忆、压缩、刷新等内容。

清华大学、中国人民大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型开源，它基于 4B 参数，在深度探索类任务表现佳。有打破参数壁垒等亮点，还开源配套工具，提供应对小模型挑战方法，邀伙伴共建生态。

AI跨越关键门槛能完成有经济价值的工作，但也可能产生大量无用内容。OpenAI新测试显示大模型进步快，虽暂难取代人类工作，但智能体工作续航能力大增，人类对其使用方式决定未来。

本文是对容启传感销售副总周志强的专访。容启传感专注智能传感器，目标是实现高端国产替代，已在医疗和真空领域取得成效。公司2020年战略升级，产品获市场认可，还完成首轮融资，未来有清晰规划。

布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架，利用视频生成模型常识知识，让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦，通过生成视频提取动作流，实现零样本操控，为通用机器人提供新路径。

作者Manda Putra分享将AI融入日常工作的体验，指出AI处理琐碎任务很强大，但软件开发还需真正的理解力。以同行依赖AI解决基础问题为例，强调开发者应掌握基本功，否则行业知识体系会“崩溃”。