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AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
信通院&清华提出FedRE：用「纠缠」搞定联邦学习三难困境 | CVPR 26
联邦学习中兼顾模型性能、数据隐私和通信开销是挑战，尤其在模型异构场景。信通院和清华联合团队提出FedRE框架，能适配异构与同构场景，保证性能同时保护隐私、降低开销。
文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。
腾讯回应 OpenClaw 之父 Peter 的“抄袭”指责；突发！字节AI视频模型Seedance 2.0发布紧急叫停；Mac mini因“养虾热”断货 | Q资讯
本周AI圈热点不断：腾讯回应OpenClaw之父“抄袭”指责；字节AI视频模型Seedance 2.0发布叫停；Meta或裁员20%；美团王兴谈海外战略与AI冲击；“养虾热”致Mac mini断货；DeepSeek V4和腾讯新混元模型4月将发布。
他救了OpenAI、年赚过亿、三家明星CTO，却自曝跟不上AI发展了！硅谷大佬告诫：不是马斯克，就别碰大模型
Bret Taylor履历丰富，曾助力OpenAI解决危机。他认为AI市场将分化为前沿基础模型、AI工具层和应用型AI三个板块，不建议普通创业者做基础模型，看好应用型AI中Agent生态。还分享创业、编程等多方面见解。
推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导
Meta等联合提出元认知复用机制，让模型总结解题思路，提炼为“行为”存于“行为手册”。实验显示，该机制在数学基准测试中显著优化，保持准确率时最多减少46%推理token使用量。
突发！卡帕西官宣加入Anthropic，OpenAI对家挤满了前员工
安德烈·卡帕西宣布加入 Anthropic，负责 Claude 模型大规模训练。他是知名 AI 研究者，曾任职 OpenAI、特斯拉等。此前 AI 人才争夺 Meta 和 OpenAI 是主角，Anthropic 闷声吸纳了卡帕西，OpenAI 联合创始团队成员多有流失。
从「能用」到「好用」：数据可视化的三个维度，你还在第一层吗？——人大提出图表创作新方式
数据可视化面临静态视觉与动态叙事挑战，如设计繁琐、动画门槛高、交互难复用。中国人民大学IDEAS Lab团队与山东大学交叉研究中心推出PiCCL、CAST、Libra，解决创作难题，还探索用大模型提升可视化效率。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向吗？中科院新基准给出答案
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低长文本处理成本，中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知，含三大任务及衍生版本，测试结果有‘U型曲线’，还评测多种尖端模型。
清华万引教授：万倍加速催化剂设计，AI突破DFT瓶颈！
清华大学王笑楠团队提出催化剂设计新基础模型SurFF，发表于Nature Computational Science。它无需昂贵实验或耗时DFT计算，实现对金属间化合物表面暴露与形貌的高效、高精度预测，计算速度提升10⁵倍。