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MiniMax 技术闭门会分享：长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会，探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开，指出长上下文是Agent的Game changer，混合架构将成主流，还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。
AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究，系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现，模型答案正确多靠猜，推理漏洞多，参数大、思考久也不能提升推理严谨度，但自我反思和定理线索策略有改善效果。
小扎「芒果」生图只输GPT Image 2，没人教它改稿，它自己学会了
Meta推出图像生成模型Muse Image（代号「芒果」）和视频模型Muse Video预览版。Muse Image在文生图榜单排第二，改变画图方式，能自我修正。它与Muse Spark打通，Muse Video文生视频排第3。不过，其@功能有隐私隐患。
CVPR2026满分论文：Proxy-GS为结构化3D高斯溅射引入统一遮挡先验
上海交通大学钟志航团队等在CVPR 2026提出Proxy - GS，面向基于MLP的结构化3D高斯溅射，用轻量级代理网格将遮挡关系变为可见性信号。在推理和训练阶段发挥作用，在遮挡密集场景实现渲染加速，画质与速度均优。
OpenAI发长文自曝家丑：搞砸了GPT-4o更新，模型“拍马屁”复盘与总结
OpenAI官网发布长文，详细拆解了一次失败的GPT-4o模型更新。此次更新使模型变得“谄媚”，OpenAI解释了原因，包括奖励信号失衡等。还分析了部署前评审流程失效的因素，并表示从中学到诸多经验教训，将修改评审流程等。
超越GPT-4o和Gemini 2.5！小米MiMo-Audio音频大模型真香
小米推出MiMo - Audio大模型，预训练数据超1亿小时。它在多个基准测试成开源7B模型SOTA，开放相关资源。分词器表现佳，有全新架构，在音频理解、对话、推理等方面表现出色，还集成TTS功能。
OpenAI董事长Bret Taylor：2010 年的 SaaS 应用，就是 2030 年的智能体公司
OpenAI董事长Bret Taylor在对话中称，当下处于“加10倍速的互联网泡沫”时代，AI为初创公司带来挑战巨头的机会。他直言多数B2B公司“以客户为中心”是胡扯，还为AI创业者划红线，如应用公司预训练模型是烧钱。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
让图像生成告别 AI 味！清华 + 港中大 + 腾讯混元联手推出SRPO
腾讯混元联合港中大、清华推出SRPO，解决文生图技术痛点。它结合Direct - Align和SRPO，提升图像审美等，训练时间缩至十分钟，在测试中碾压主流方法，不过对冷门风格控制和机制可解释性待提升。