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MiniMax M2.5发布：硬刚 Claude Opus，一美元包断一小时的生产力
MiniMax M2.5发布，硬刚Claude Opus 4.6，以一美元包断一小时的低价降低AI生产力门槛。它在编程、办公等多场景表现出色，速度快且成本低，背后是RL Scaling等技术支撑。
英特尔接不住泼天富贵？
英特尔公布2025年第四季度财报，营收137亿美元，净亏损6亿美元，但好于市场预期。不过，其对2026年第一季度业绩展望低于市场共识，股价盘后一度跌逾12%。主要因供应限制，无法兑现AI驱动的CPU需求红利，且业务短板仍存。
清库存！DeepSeek突然补全R1技术报告，训练路径首次详细公开
DeepSeek给近一年前登上《Nature》封面的R1论文补64页技术细节，正文大幅翻修。新论文展开R1完整训练路径，补充R1 - Zero分析，还披露安全评估细节。此外团队稳定，引发对其后续动作猜测。
直击CES：黄仁勋演讲后4个小时，苏姿丰带着她的“复仇者联盟”上台了｜甲子光年
CES 2026上，英伟达CEO黄仁勋演讲后约4小时，AMD董事长苏姿丰登场，展示全栈AI战略。发布Helios架构、新GPU产品及Ryzen AI平台等，走系统工程与长期演进路线，欲抢AI基础设施市场。
ICLR 2026出分，审稿员怒喷「精神病」！DeepMind研究员教你绝地求生
ICLR 2026评审结果公布，投稿量近2万篇创新高，但分数滑坡，平均分从5.12跌至4.2。审稿人吐槽质量低，甚至有怒喷‘精神病’的情况。DeepMind研究员提供论文反驳指南，称同行评审像‘随机数生成器’。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
开源！强效果，高性能，严隐私？我全都要：OPPO 终端大模型实践
OPPO AI 中心推出开源端侧多模态大模型 AndesVL，含 0.6B - 4B 四档尺寸套件，有通用能力强等优势。它经多阶段训练，OPPO 还构建端侧部署方案，评测显示其在多方面表现优异，未来会继续技术革新。
刚刚，Andrej Karpathy放出大招：开源nanochat项目，仅8000行代码100美元就能训练出一个ChatGPT
Andrej Karpathy发布nanochat项目，用8000行代码实现ChatGPT完整训练流程。在8xH100节点跑4小时、花100美元，就能有对话、写故事、答题的AI助手。项目覆盖广，含多训练步骤及评估体系。