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从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026

浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。

大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。

Andrej Karpathy在AI Ascent 2026上与红杉合伙人对话，分享自提出“vibe coding”一年来的变化。谈到技术转变、Software 3.0、模型“锯齿状”特征等，还区分了vibe coding和agentic engineering，指出人类需保留品味、判断力等。

Meta发布首个AI模型Muse Spark，是多模态推理模型，在部分健康和多模态测试领先，编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少，该模型基准测试有竞争力，但其从开放转向封闭引开发者担忧。

英特尔将优化CPU痛点比作送外卖，推出二进制优化（IBOT）技术，还升级硬件酷睿Ultra 200HX Plus。数据中心方面，英特尔DCG老大Kevork Kechichian认为Agentic AI使CPU重回舞台中央，并分享转型思路。

Anthropic发布Claude Design，震惊程度堪比当年Claude Code。它由Claude Opus 4.7驱动，界面简单，与传统设计工具不同，AI为主生成者，人为主审阅者。能覆盖多类工作，对各角色影响大，虽有局限但未来可期。

谷歌论文提出 Memory Caching 技术，通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」，兼顾 Transformer 与 RNN 优势，能处理更长文本、降低推理资源门槛，实验显示有良好效果。

美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集，采集真实用户在线购物行为，支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限，揭示其能力边界。

上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。

作者受Karpathy的autoresearch启发，开发了达尔文.skill系统，可自动评估和优化skill。它有五条原则、八维度评分体系，能批量解决skill质量问题，与Anthropic官方工具互补，现已开源。