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。

一个新网站上线不久便从谷歌获得了15859次曝光和5689次点击，实际UV约7K。而良辰美的网站，通过AI辅助写作，更是达到了21.5万次曝光和2.85万次点击。谷歌的排名机制对新站公平，关键在于如何抓住机会。

清华教授创业押注RSI，融资近4亿元，要做会自我进化的模型

本文报道清华AI学院助理教授陈勇超创办超衍智能，押注递归自我改进RSI方向，打造可自主研究、自我进化的下一代基座模型，公司成立不到三个月完成近4亿人民币融资，已公布多项阶段性研究进展，全球多家机构已布局该赛道。

TR35亚太区入选者名单揭晓！他们是未来创新议程的制定者

本文是《麻省理工科技评论》正式发布2026年度“35岁以下科技创新35人”（TR35）亚太区入选名单，介绍了多位入选青年创新者在AI、生物医学、材料、能源等领域的突破性成果，展现亚太青年创新的交叉化、落地化趋势。

拒绝视频生成，深度跃迁提出具身基座模型全新路线

深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5，放弃基于视频生成模型的路线，训练时联合学习动作与未来世界表征，推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线，具跨背景泛化能力，为世界模型提供新思路。

英伟达官方推理指南来了！6倍无损加速，最优解全是华人写的

9月2日，英伟达技术博客上线《用投机解码做AI模型协同设计》，给出推理加速选型表。列入指南的核心方案多由华人团队主导，介绍了从外置草稿模型到n - gram查表法等方案，还提到硬件常数对模型架构的约束。

李飞飞 、 英伟达 Jim Fan 、徐丹飞三巨头联合重磅论文，改写灵巧手触觉赛道

近日，李飞飞、英伟达Jim Fan等顶尖学者联合发表论文《T-Rex: Tactile-Reactive Dexterous Manipulation》。指出过去具身行业在灵巧手触觉的探索方向可能错误，目前加触觉会让机器人变笨，但也给出解决方法，真机实测T-Rex表现优异。

3亿用户的豆包，能做成办公生意吗？｜甲子光年

6月24日，豆包专业版上线，三档定价68元到500元，搭配新模型等功能。它从C端聊天产品转向办公工具，但面临用户心智难改、价格较高等问题，其推出也将影响行业格局，加速C端AI产品免费时代终结。

首发Omni-Flow流式全模态架构，消费级显卡就能跑

面壁智能等联合发布MiniCPM-o 4.5技术报告，公开Omni-Flow流式全模态框架。该模型凭9B参数实现端到端全双工全模态，可在消费级显卡运行，还推出在线体验Demo等，性能表现佳，应用潜力大。

这家公司刚成立7个月，正在打磨通用具身智能的终极形态

超维动力（Kinetix AI）于2025年7月注册，9月研发，不足一年便举办独特发布会，让KAI人形机器人“自己发布自己”。其认为高拟人是训练强世界模型前提，构建了含本体、世界模型等的技术体系，但面临工程与成本挑战。