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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。
蚂蚁百灵新一代Ling-3.0开源，智效比13.2，124B释放1T能力
蚂蚁百灵新一代模型Ling-3.0开源，有flash和tiny两版本。Ling-3.0-flash参数量124B，智效比13.2，输出快成本低；Ling-3.0-tiny参数量7.9B，激活少且适用多场景，二者都极致挖掘模型效率。
AI折叠！Fable 5和GPT-5.6，正沦为少数人的特权
当前AI体验出现严重“阶层折叠”，极少数人用Fable、GPT - 5.6等顶级大模型，大众用的是低参数的平庸产品。算力成本让普通人难以触及顶级AI，在医疗等领域也存在使用差距，不过也有人认为普通工作无需顶级模型。
全球首个英伟达含量为0的万亿模型，成了海外开发者的抢手货
美团推出LongCat-2.0，是首个在国产算力上实现全链路训推闭环的万亿参数模型。它多项性能强，适配主流编程工具，架构设计原创，还证明了国产算力有支撑大模型迭代的能力，训推成本更低。
The Batch: 948 | GLM 5.1：面向长时任务的能力提升
Z.ai将旗舰开源权重大语言模型升级为GLM - 5.1，可在单个任务自主运行八小时。它专为编程和智能体任务设计，有推理等特性，在多榜单表现佳，但推理和数学能力落后闭源模型，价格有提升。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
CVPR 2026 | ReFTA：打破张量化PEFT的「权重重建」瓶颈
随着大模型发展，全参数微调成本高，参数高效微调（PEFT）成主流。常见基于矩阵低秩分解的PEFT方法有局限，张量化PEFT虽有优势但存在权重重建问题。本文提出ReFTA方法解决该问题，有工程和理论优势。
95%的人还在手动提取数据，用这个工具秒变结构化
文章介绍Google开源的LangExtract，它基于大语言模型，能将非结构化文本转为结构化数据。有精准溯源、少样本定义等6大优势，可3步完成安装配置，还介绍基础使用、长文档处理、多模型支持及实战案例等内容。
深入感知级别图像理解：UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越，但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept，构建感知属性定义系统与基准测试集，训练强基准模型，在多方面表现超现有顶尖模型，应用潜力大。
黄仁勋CES最新演讲：Rubin 今年上市，计算能力是 Blackwell 5 倍、Cursor 彻底改变英伟达软件开发方式、开源模型落后于先进模型约6个月
英伟达CEO黄仁勋在CES 2026演讲宣告AI从理解语言走向改造物理世界。他提及开源模型发展，还发布多款新品，如AlpaSim仿真框架、GROOT 1.6机器人模型、AI超算Vera Rubin等，凸显英伟达在AI领域的布局与野心。