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【一手实测】字节豆包 1.6 + Trae + 火山 MCP + FaaS：AI Agent 开发部署全流程体验！
本文作者实测字节豆包1.6系列模型，用其设计落地页，还借助Trae、火山方舟MCP等实现AI Agent开发部署全流程。测评显示豆包1.6多模态能力强，处理复杂指令效果好，价格实惠，字节AI云原生生态前景佳。
智元办机器人挑战赛：清华&上海AILab夺冠，华南理工“单人成团”拿亚军
由智元机器人联合OpenDriveLab举办的AGIBOT World Challenge线下决赛在杭州IROS落幕。全球11支顶尖队伍在六大真实物理任务中角逐，清华联合上海AILab团队夺冠，华南理工、港大团队分获二、三名。智元还展示了产品线，精灵 - G2首次公开亮相。
当AI遇到物理学 —— AAAI大会主题演讲（Daniel）
2026年AAAI大会上，物理学家Daniel Whiteson演讲探讨机器学习与基础物理。指出粒子物理用还原论解释宇宙，虽发现基础粒子，但仍有诸多未知。粒子对撞实验复杂，需机器学习辅助，深度学习已广泛应用，还能助力发现新粒子。
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
500万次围观，1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上
1X公司为机器人NEO引入1X World Model，使其学会‘想象’。该模型借助视频预训练，不依赖大规模机器人数据和遥操作演示，能泛化到新场景。实验显示其在多任务上表现不错，但精细操作有挑战。
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。
DeepDiver-V2来了，华为最新开源原生多智能体系统，“团战”深度研究效果惊人
华为发布DeepDiver-V2原生多智能体系统，采用“团队作战”模式，在复杂知识问答和长文报告生成上表现出色。它以Planner为中心协调多个Executor，有智能任务分解等优势，训练也有新机制，昇腾NPU集群加速。
为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” ：腾讯混元 SEAT 重塑深度思考
本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级，应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航，解决大模型深度思考的局限，且适配多种大模型，性价比高。
机器人“真干活”，为什么宁德时代选择了银河通用？｜甲子光年
宁德时代与银河通用签署全球战略合作协议，推动具身智能机器人在全球市场拓展及规模化应用。银河通用重载机器人Galbot S1已在宁德时代产线作业，其核心技术“银河星脑”能让机器人适应复杂环境。双方还在服务体系上合作，补齐规模化部署短板。
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。