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以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。
“整个行业骗了公众太久！”Anthropic CEO自爆内幕：私营大厂掌控人类命运，我也深感不安
本文梳理了Anthropic CEO呼吁AI研发限速后引发的全行业论战，梳理提案细节、各方核心质疑，揭露私营AI大厂掌控技术背后的权力与监管分歧。
Claude骂声中启动「隐形水印」：新模型全量嵌入，标记所有文字
Anthropic宣布新款Claude将在生成文本中嵌入隐形水印，还会给特定文件附加数字签名元数据，全球统一施行。此前A社就用Unicode贴暗标，虽称不影响生成质量，但遭质疑。
具身智能的「ChatGPT时刻」还没到，科沃斯先把机器人拆开了
科沃斯将旗下具身智能机器人“八界”开源，成立“八界开源智创空间”，开放从硬件到底层系统的使用权限。该机器人由轮式底盘加机械臂构成，科沃斯董事长钱东奇不看好人形及VLA技术路线。
世界模型炒作了半年，反应速度还不如 VLA？穆尧团队和百度智能云给出最新解法
生成式世界模型用于机器人控制备受争议，因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM，解决推理延迟和时空分辨率错配问题，在任务成功率和推理速度上领先，还需系统协同推进落地。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
爆火「开源投资框架」，AI时代的伯克希尔
AI投资虽火但常给出正确废话，AI Berkshire爆火，兼容Claude Code和OpenAI Codex，有18个Skill。它将四位投资大师方法论抽象成流程，通过多Agent协作完成投研闭环，还有强制给结论等特点。
AMS| 西工大史子颉，高传强，王旭，林海涛，张伟伟：数据驱动的涡激振动标度律发现
涡激振动最大振幅是评估结构安全的关键指标，现有理论模型有局限，常用数据驱动方法也面临挑战。本文提出两次应用符号回归的“白箱”标度参数VIV建模方法，验证了其鲁棒性与泛化能力，还给出物理层面解释。
全网实测Gemini Omni！一句话改视频，草图变大片
谷歌在Google I/O大会推出Gemini Omni，它结合推理与生成能力，在多方面有重大飞跃，能生成逼真视频等。它打破命名体系，训练目标不同，有涌现能力，谷歌还为其设置限制。
当200位具身从业者被拉进同一个屋子
量子位等联合发起沙龙，近200位具身从业者探讨具身智能从实验室走进物理世界的问题。乐聚工程师指出具身数据瓶颈，蚂蚁灵波郑可成介绍模型，上海交大李永露分享评测基准，圆桌对话探讨数据挑战与破局路径。