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快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！

多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。

学术论文阅读常因晦涩内容和语言壁垒让人望而却步。Mad-Professor是开源的AI驱动学术论文阅读工具，集成多种功能，通过AI问答和语音交互解答疑惑，赋予个性化角色，让阅读体验高效且生动。

OpenAI总裁宣布进入AGI时代，GPT - 6 Astra虽仅向少量组织开放，但引发大量讨论。北大数院校友苏炜杰宣布其将素数间隔上界从246推进至186，完成Lean验证。多家机构围绕此问题研究，AI或成数学研究伙伴。

豆包发布“豆包工作”，定位为独立办公 Agent 工作台。体验良好，能开项目、连办公应用。文章指出用户习惯迁移，Agent 成工作入口，还探讨了办公 Agent 的竞争点、权限问题、组织提效及人员角色转变等。

Generalist是专注给机器人“造通用大脑”的AI公司，创立不久便多次融资，估值超20亿美元。其GEN - 1.5有强大泛化能力，演示一次就能上手，但也有很大进步空间，展示了未来通用机器人大脑学习方式。

8月18日，IJCAI 2026大会上，研究卓越奖得主Nick Jennings回顾智能体发展历程，指出当下智能体AI火热，它并非新概念，而是经数十年积累。还分享经验，展望从智能体到智能社会的未来。

马斯克在X上称代码正变成下一个汇编，要让AI直接生成二进制，摒弃“源代码”。此言论引发争议，UML之父、《代码整洁之道》作者等教父级人物纷纷回怼，而现实中AI生成代码已成趋势。

Anthropic新研究《语言模型中的全局工作空间》，在Claude神经网络里找到特殊区域J - space，它有独特性质，对应全局工作空间理论。还介绍了发现方法及多个实验，探讨其与意识关系，研究已开源。

黄仁勋称Prompt正在过时，Loop才是新范式。Loop指设计系统让AI自动下指令、验收，不合格重来。Claude Code和OpenAI Codex已围绕Loop落地产品，还给出了实操指南及发展历程。

南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。