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传 GPT-5.6 明日发布：要打赢 Fable 5，光靠刷分可不行
近期GPT-5.6发布消息不断，上线或进入倒计时。它被拿来与Fable 5对比，Fable 5长任务处理出色，而GPT-5.5有短板。GPT-5.6虽跑分亮眼，但被指‘benchmaxxed’，还存在脱离现实常识问题。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
NVIDIA 入局量子基础设施：Ising 模型主打自动校准与实时纠错
NVIDIA宣布推出开源NVIDIA Ising模型，解决量子处理器校准和纠错问题。它含校准和解码两组件，速度和准确性优，可本地部署。与传统方法不同，它是与硬件无关的开源模型层，社区反馈有期待也有疑问。
仅需一个混频器的无线射频机器学习推理，登上Science Advances！
杜克大学和MIT教授团队提出广播模型并在射频上完成计算的分离式计算方案，在边缘端混频器模拟计算中完成推理，解决传统方案问题，还在测试平台验证，能耗低且能完成多项机器学习任务。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队：关于物理信息神经网络的预处理：如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络（PINNs）为求解微分方程正反问题提供灵活框架，但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法，通过对数据和方程归一化，在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度，不增计算成本。
“没有AI味”的Flux.1新模型，现可以免费试用
全新AI生图模型FLUX.1 Krea [dev]发布，可在Krea Edit免费试用。官方称其“没有AI感，只有自然细节”。实测它在光影和自然细节表现不错，但对形象、时空结构理解待提升，还存在额度使用问题。
开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。
AMS | 西工大董戴玮、张伟伟等：求解偏微分方程的残差级联极限学习机
本文设计残差级联极限学习机（RC - ELM）缓解极限学习机（ELM）求解偏微分方程的病态问题。将多个ELM块级联，配备相同隐藏层，传递残差求解。实验显示，相比经典ELM，RC - ELM精度优势显著，误差降约4个数量级。
5Y View｜Bill Gurley：AI浪潮如何重塑一级市场结构
知名风投大佬Bill Gurley指出，超级风投基金崛起催生“僵尸独角兽”，零利率使IPO和并购停滞，LP面临流动性问题。AI浪潮打断市场修正，带来投资热潮和估值泡沫，多数AI企业营收靠算力转售。他还看好中国开源AI模型发展。
你觉得 Kimi K3 又慢又贵是吧，我来告诉你为什么
作者用 Kimi K3 为墨问的 CatReader 增加发现页，实操中它多数时候快且抗用，不过周五晚变慢，收尾工作交给了 GLM 5.2。对用户觉得 K3 又慢又贵的问题进行分析，还区分了 Kimi App 和 Kimi Code 使用场景。