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爆冷！字节Seed 在CCPC 决赛只做出一道签到题，而DeepSeek R1 直接挂零？
第十届 CCPC 举行，字节 Seed 携 Seed - Thinking 参赛，仅做出一题，DeepSeek R1 挂零。不同模型架构在比赛中差异不大，暴露出大模型做算法题短板，推理模式模型表现更好。
文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
浙大 × 字节 × 港中深最新研究：告别高斯堆砌，终结 3D 冗余｜ECCV 2026
本文解读浙大、字节跳动、香港中文大学（深圳）联合收录于ECCV 2026的PointSplat研究，针对3D高斯溅射的跨视角冗余问题，提出以人为中心的新框架，解决3D表示体积过大问题，适配实时场景。
电脑操作、技能、连接器、工作伙伴：豆包的牌来了
最近字节有两个豆包相关新闻，一是在训练超大模型，二是反对模型蒸馏。豆包上线大批 Agent 相关工作任务能力，覆盖办公场景，如电脑操作、技能商店等，过程流畅且可观察，还更新移动端，实现远程控制。
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。
OpenCode AI编程实践：利用推理路由低成本开发游戏
文章介绍用 OpenCode 结合 DigitalOcean 推理路由器开发点球大战游戏 PK Shootout。其按任务选模型，多数任务路由到 MiMo V2.5 和 GLM - 5.2，成本约 8.25 美元，远低于只用前沿模型。文中还分析开发各环节及适用场景。
谷歌风雨飘摇，市值蒸发数千亿美元！Gemini Spark能救场吗？
近期谷歌接连流失核心人才，资本市场反应强烈，市值蒸发数千亿美元。同时产品节奏不佳，Gemini 3.5 Pro疑跳票。在此背景下，谷歌推出Gemini Spark，它能跨应用完成任务，但定价遭质疑，谷歌能否靠它破局存疑。
用了10年，奥特曼终于等到了他想要的人
AI传奇人物Noam Shazeer宣布离开谷歌，转投OpenAI。他是Transformer架构论文作者之一，贡献卓越。Sam Altman称等他10年，OpenAI研究负责人欢迎其加入。这对OpenAI是胜利，对谷歌Gemini研发是打击。
行为记忆+认知记忆，中科大MemWeaver重构LLM个性化记忆
论文MemWeaver被The Web Conference 2026接收，它聚焦用户从隐式到显式文本交互时个性化生成的升级问题。提出将用户历史升级为层次化记忆，构建行为与认知双记忆模块，主实验表现优，消融实验验证其结构设计关键。