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快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
256G内存条涨到天价：不是内存条疯了，是算力正在变成新土地
近期，256GB内存条单根突破4万元。这并非普通DDR5，而是服务器专用内存。其价格飙升源于供需错配，大模型训练对大容量内存需求极端。有人认为是泡沫，也有人觉得是结构性变化。
阿里搞了个全能解析器，文档、图片、音频、视频一锅端
阿里巴巴开源 Logics-Parsing-Omni，用一个模型统一处理文档、图片、音频、视频四种模态，输出结构化 JSON 数据。它采用三级渐进解析框架，两阶段训练策略，在自建基准上多项指标超越 Gemini - 3 - Pro。
揭示扩散语言模型扩展定律，人大高瓴团队与蚂蚁集团发布LLaDA MoE v2
中国人民大学高瓴人工智能学院与蚂蚁集团合作，首次系统刻画混合专家扩散语言模型扩展定律，据此训练LLaDA MoE v2，实现扩展效率与智能双重突破，将推动其迈向规模化时代。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
波士顿动力Atlas人形机器人再现逆天进化：通用AI机器人真的要来了
波士顿动力为Atlas人形机器人训练全新大型行为模型LBMs，它是语言指令驱动的策略模型，能完成复杂操作任务。构建模型有四步骤，实践遵循三大原则，还展示了其多方面操作能力与特点。
突发！Opus 5.1被曝本周发布，最强AI智能体恐大洗牌
消息称Anthropic本周将发布Opus 5.1，其升级聚焦单Token智能水平，强化编程、推理、AI Agent能力；OpenAI 10万亿参数模型Bel完成预训练；企业选模型‘够用就好’，Anthropic Fable 5份额低。
MIT天才博士刚毕业，就被前OpenAI CTO抢走！年薪或300万起步
MIT天才博士肖光烜刚毕业就官宣加盟Thinking Machines，主攻大模型预训练。他履历耀眼，博士论文破解LLM三大难题，构建高效大模型框架。Thinking Machines薪资可观，平均年薪超OpenAI等公司。
OpenAI首席研究员Mark Chen长访谈：小扎亲手端汤来公司挖人，气得我们端着汤去了Meta
OpenAI首席研究官Mark Chen在访谈中爆料Meta抢人大战升级成送汤大战，还谈到OpenAI核心研究团队规模、应对Gemini 3策略等。他认为OpenAI本质是研究公司，有信心在预训练和模型性能上超越对手，还提及OpenAI for Science等计划。
视觉思维链全新架构，加州大学让多模态大模型有了灵性，整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链（CoVT）架构，让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力，采用对齐策略和四阶段训练，实验显示性能提升，还具可解释性。