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从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题，开源
大模型训练后知识和记忆不再增加，智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源，提出Mem0和Mem0g两种方案，在不同场景表现出色，已获多应用，还提供SaaS服务。
中科院自动化所孵化的矿山物理AI龙头，国家队与产业资本为何集体重仓｜甲子光年
2026年物理AI热度攀升，概念也趋于泛化，产业和资本更关注其实际价值。矿山场景或成Physical AI首个盈利点。中科慧拓由中科院自动化所孵化，其平行矿山方案已落地近50座国内矿山，并实现海外项目落地。
最新！Karpathy：Vibe Coding只是抬高了地板，真正的战场在这里
Andrej Karpathy在AI Ascent 2026上与红杉合伙人对话，分享自提出“vibe coding”一年来的变化。谈到技术转变、Software 3.0、模型“锯齿状”特征等，还区分了vibe coding和agentic engineering，指出人类需保留品味、判断力等。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调（CRFT）方法，通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性，能提高推理准确率，学习参数量低，还适应少样本场景。
北大联合阶跃星辰提出TensorCast：统一可编程管理大模型张量，推理「首字延迟」最高降低93.2%
随着模型规模增长、新应用兴起，大模型基础设施面临管理「张量状态」挑战。北大、阶跃星辰与北邮联合提出 TensorCast，解耦张量状态，复用管理能力，在多场景测试中表现出色，为大模型基建提供新范式。
斩获近5w star！这个开源AI工具让你30 秒搞定“过去30天真相”！
信息碎片化时代，last30days开源AI工具聚合各平台“人群智慧”，按真实人群参与度打分合成摘要。它能搜索多平台，v3版有智能搜索等新功能，输出HTML摘要，优点多且易上手。
企业 AI：方法论易得，交付力难求
2026年全球AI支出预计大增，但企业AI应用矛盾尖锐，需E2E交付。微软、亚马逊等巨头布局。阿里云蒋林泉总结RIDE方法论，后推出睿系列产品，能交付业务结果，在电销和翻译场景表现出色。
直接从像素到单词：这个原生大模型统一单图、多图、视频和空间智能
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。