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Karpathy盛赞，啥都没有的创业公司刚融了1.8亿美元，要用小数据造强智能
AI创业公司Flapping Airplanes几乎无产品、盈利，也不急于商业化，却获1.8亿美元融资及Andrej Karpathy力挺。它专注解决“数据效率”问题，探索新思路，目标是做改变范式的研究。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
多模态Qwen3-VL-Embedding开源&技术剖析
互联网内容多元，传统文本搜索引擎应对跨模态需求力不从心。阿里开源Qwen3-VL系列两大模型，Qwen3-VL-Embedding负责“海选”，Qwen3-VL-Reranker负责“决赛”，技术亮点多，实验表现优异。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
QCon 北京 2026 启动｜Agentic AI 时代的软件工程重塑
QCon北京2026启动，核心主线为「Agentic AI时代的软件工程重塑」。过去大家关注‘AI能做什么’，如今转向其在生产系统的稳定运行等，智能体成新方向，大会将从六维度探索。
看到苹果和谷歌重磅联合声明的时候，我正在用 Gemini 写代码
苹果与谷歌达成合作，下一代Apple Foundation Models将基于Google的Gemini模型和云技术构建，为Apple Intelligence功能提供底层支撑。此前Apple Intelligence节奏慢、能力跳票，苹果或借Gemini补短板。
“机器人一次性卖完太亏！”真机智能刘智勇：今年中国本体厂商将大淘汰，拼的是世界模型？
本文是《2025 年度盘点与趋势洞察》系列之一，InfoQ 采访真机智能刘智勇，探讨具身智能。涉及 VLN 技术进展、世界模型作用、落地瓶颈等，还提及商业模式创新，认为 2026 年本体厂商将收缩。
The Batch: 894 | 面向生物医学的多模态模型
过去几年联合推理模型进展快，但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年，学术界应推进多模态模型建设，关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。
告别碎片化日志：一套方案采集所有主流 AI 编程工具
在AI编程工具普及的当下，有效采集和分析AI代码生成数据成重要课题。该文介绍一套基于MCP架构的多AI工具代码采集方案，支持多种工具和操作系统，有轻量化、用户无感等特点，已和Aone合作。
美国AI一骑绝尘，中国平均落后7个月！Epoch AI新报告出炉
Epoch AI报告指出，中国AI模型进展平均落后美国7个月，最小4个月，最大14个月。这差距本质是「开源vs闭源」差距，中国领先大模型多开源，美国前沿模型均闭源。不过中国AI追赶速度稳定。