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Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
通过查看GPU Assembly分析CUDA程序
文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例，对比普通和向量化版本，通过查看SASS代码，解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。
超低延迟的端到端语音模型！首次生成音频仅需53ms，比同级别模型快3-5倍！
随着语音应用场景普及，语音大模型响应慢成瓶颈。VITA团队开源端到端语音模型VITA - Audio，7B参数模型首次生成音频仅53毫秒，比同级别快3 - 5倍，完全开源，有超低延迟等优势。
Borg调度进化了！谷歌超强AI Agent 登场：能设计算法、提效系统，陶哲轩亲自助攻，网友封神理科扛把子！
谷歌 DeepMind 推出由 Gemini 驱动的 AI 智能体 AlphaEvolve，能设计算法、提效系统，破多项数学记录。它已用于谷歌多领域，还将探索材料、药物研发等领域，也计划推早期访问计划。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
李飞飞发布Atlas，世界模型进入新时代
李飞飞创业公司 World Labs 发布新一代世界模型 Atlas，它是全模态模型，能处理四模态数据。其核心为空间上下文设计，评测成绩不错，应用场景丰富，公司发展节奏密集，产品路径有转向。
The Batch: 969 | 谷歌的机器人模型有了腿
谷歌发布 Gemini Robotics 2（GR2），能将相机图像和文字指令转为机器人关节控制命令，可同时控制人形机器人腿、躯干、手臂和手部，简化模型训练和设计，不过谷歌未公布其基础模型等信息。
鹿明发布NexCore：当机器人技能成为一种基础设施
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore，试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路，让机器人能力成可复用‘技能资产’，解决具身智能技能生产效率问题。
2026「中国 AGI 创新影响力机构 TOP 30」发布
过去一年 AI 行业变化溢出模型层，Coding Agent 铺开，视频生成实现商业变现，具身智能供应链成型。Founder Park 从四维度选出「中国 AGI 创新影响力机构 TOP 30」，涵盖多领域团队。