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字节即梦张楠：帮人类提升创造力，才是更有意义的「目标函数」
在极客公园IF 2026创新大会上，张鹏与字节跳动即梦张楠探讨人与AI等内容。还放映AI短片《老妈的心愿》，全程由AI创作。张楠介绍合作计划，谈及创作挑战、AI与人关系、Sora与抖音差异等内容。
基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。
AI牛马实现“干中学”！上海AI Lab联合推出智能体自我进化新框架
上海人工智能实验室等研究者提出MUSE智能体框架，让智能体实现“干中学”。它围绕分层记忆模块，通过先做、再反思、然后进化，解决现有智能体痛点，实验表现出色，还展望了未来优化方向。
SFT远不如RL？永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。
一句“吴恩达说的”，就能让GPT-4o mini言听计从
宾夕法尼亚大学研究者发现，用恭维、同侪暗示等心理话术，能让GPT - 4o Mini突破安全底线。实验基于七大说服技巧，证明人类心理学原则可迁移至LLM。不过，此漏洞或被利用，已有团队尝试应对。
阿里：RL强化LLM推理，是技巧还是陷阱？
近年来，强化学习（RL）成为解锁大型语言模型（LLM）复杂推理能力的关键工具，但该领域也面临技术选择困境。阿里联合多所高校的论文通过大规模可复现实验，揭示主流RL技巧的机制与适用场景，还发现极简组合（Lite PPO）性能超越复杂方案。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。
新范式来了！新能量模型打破Transformer++扩展上限，训练扩展率快35%
研究训练新能量模型 EBT，为输入和预测分配能量值，模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性，训练扩展率比 Transformer++ 高 35%，推理性能提升 29%，还在多任务中表现出色，是扩展模型能力新范式。
集成20+先进算法，优于GPT-4o，自主因果分析智能体来了
加利福尼亚大学圣迭戈分校研究团队提出自主因果分析智能体 Causal - Copilot，集成超 20 种算法。它解决因果分析使用门槛高、预训练模型有局限等问题，性能优于 GPT - 4o ，已开源邀全球研究者参与。
MoCa：首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。