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从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
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。
玩转智能体协议：谷歌开发指南教你拼出工业级AI应用
谷歌两篇开发指南拆解六大前沿开放协议核心代码，从开发者挑战赛提炼五条架构法则。介绍各协议用途，如MCP消除重复劳动，A2A规范智能体通信等，阐述协议协同运作及架构法则助力工业级智能体应用开发。
量子位专访楼天城：AI是匹脱缰野马，Harness是这个时代最关键的能力
量子位专访小马智行CTO楼天城，他认为AI如脱缰野马，Harness是关键能力。小马智行发布PonyWorld世界模型2.0，人类不再是中心，AI成总教练，能自我诊断和定向进化，还探讨了诸多自动驾驶及AI相关问题。
Claude Code 桌面版烂爆了，Anthropic 终于把 “100% AI 编码”演砸了
Anthropic将Claude Code做成桌面应用，本值得期待，然而新桌面版却问题频出，如卡顿、崩溃、自动化功能不稳定等，还出现大量基础功能问题。此前Anthropic宣称代码由AI编写比例高，但产品质量堪忧。
比 BeautifulSoup 快 784 倍！这个自适应爬虫框架，我愿称它为下一代 Web Scraping 标杆
文章介绍了自适应Web Scraping框架Scrapling，它能解决爬虫从能跑到跑得稳的问题，具备极速爬取、自适应解析等核心功能，适用于电商数据采集等场景，还给出使用方法和项目地址。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
达尔文.skill正式发布，一个无限进化的skill系统！
作者受Karpathy的autoresearch启发，开发了达尔文.skill系统，可自动评估和优化skill。它有五条原则、八维度评分体系，能批量解决skill质量问题，与Anthropic官方工具互补，现已开源。
独家 | CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立「原识之智」，聚焦因果推理方向
AI科技评论独家获悉，CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司，切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色，而机器人缺乏因果推理能力，原识之智项目已获顺为资本早期投资。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。