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ICLR 2026 Oral | Revela：用语言建模重新定义稠密检索器训练
在检索增强生成系统中，稠密检索器是核心组件，但传统训练方法有局限。德国达姆施塔特工业大学蔡丰宇团队提出Revela，将检索器训练目标统一到语言建模框架，优势明显，实验效果佳。
ICLR 2026｜首个微观世界模型MicroVerse来了，AI开始模拟看不见的世界
过去两年，世界模型成为大模型演进重要方向，但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架，将研究边界拓展到微观尺度，还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集，推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。
网易游戏 Tmax 平台实践：基于 Fluid 的云原生 AI 大模型推理加速架构
网易游戏打造 Tmax AI 机器学习平台，但大模型推理业务规模爆发带来资源弹性等挑战。经评估，选用 Fluid + AlluxioRuntime 构建三层架构，有自动预热等配置，带来性能、成本等多方面收益。
前OpenAI科学家&GPT之父：预训练精准数据过滤，极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文，提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片，以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍，且不损通用智能。
何恺明带大二本科生颠覆扩散图像生成：扔掉多步采样和潜空间，一步像素直出
何恺明团队提出新方法Pixel Mean Flow（pMF），突破传统扩散模型/流模型限制，砍掉多步采样和潜空间，一步在像素空间生成图像，在ImageNet不同分辨率上取得佳成绩，还介绍了核心设计、实验结果对比等。
LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。
使用 Hugging Face 轻松构建并共享 ROCm 内核
自定义内核是高性能深度学习基础，但构建整合麻烦。Hugging Face的kernel - builder和kernels库可助轻松构建、分享自定义内核。本文聚焦构建ROCm兼容内核，展示构建、测试与分享步骤。
多模态Qwen3-VL-Embedding开源&技术剖析
互联网内容多元，传统文本搜索引擎应对跨模态需求力不从心。阿里开源Qwen3-VL系列两大模型，Qwen3-VL-Embedding负责“海选”，Qwen3-VL-Reranker负责“决赛”，技术亮点多，实验表现优异。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
告别工具焦虑：2026年真正值得用的8款AI效率外挂
文章指出2026年是‘AI深度融合’元年，工具使用进入‘重塑工作流’阶段。作者筛选出Gemini全家桶、OpenCode等8款‘硬核’AI工具，介绍其特点和优势，如多模态、不设限、易用等。