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答案正确，推理就可靠吗？V-Rubrics用35万条细粒度准则细化多模态强化学习奖励
本文介绍南洋理工大学等机构研究团队提出的V-Rubrics方法，解决多模态推理中结果正确但推理错误的奖励分配误区，通过35万条细粒度准则拆分奖励计算，有效提升模型性能，论文已被EMNLP 2026主会接收，代码与数据已开源。
做出ChatGPT核心研究的人今天掀桌：大模型搞不定自动化，新架构提速200倍且输出免费
前OpenAI ChatGPT核心研究员Diogo Almeida，研发两年推出专为业务自动化设计的全新模型Jev，新架构速度比传统大模型提升最高200倍，输出免费，从底层根除类型错误与幻觉，成本远低于主流大模型，已开放早期预览申请。
Karpathy刚开源的autoresearch，我拿来优化龙虾skill，成功率从56%飙到92%
Karpathy发布开源项目autoresearch，可让AI优化AI。作者分享用其优化skill的实践，介绍优化流程，指出可将模糊表述拆成可判断是非题，还提及定义评估标准的方法与常见错误修正。此外，还能用于代码性能优化。
李飞飞 、 英伟达 Jim Fan 、徐丹飞三巨头联合重磅论文，改写灵巧手触觉赛道
近日，李飞飞、英伟达Jim Fan等顶尖学者联合发表论文《T-Rex: Tactile-Reactive Dexterous Manipulation》。指出过去具身行业在灵巧手触觉的探索方向可能错误，目前加触觉会让机器人变笨，但也给出解决方法，真机实测T-Rex表现优异。
对话「哈萨比斯传」作者：“他不喜欢奥特曼”
《哈萨比斯：谷歌AI之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比与量子位深度对谈，探讨书中细节与幕后故事。哈萨比斯不喜欢奥特曼，追求知识科学，与奥特曼价值观不同，书中也谈及他成长、错误及面临的困境。
机器学习先驱Daphne Koller警告：AI制药不是魔法棒，下一代药物发现还缺1000倍数据
知名学者 Daphne Koller 在 a16z News 发文指出，AI 制药当前最受关注的进展多在分子设计，但新药研发难题在上游，疾病机制的靶点选择错误导致大量临床试验失败，且当前数据距构建完整生物学因果模型差约 1000 倍。
AI Agent 距离真正替人「全自动办公」，还有多远？
Meta、微软和 xAI 被曝监视员工操作来训练 AI，原因是真实办公中 AI Agent 表现不佳。SaaS - Bench 评测显示顶级大模型表现糟糕，智能体存在长周期任务脆弱、跨应用错误放大等问题，未来 SaaS 软件或需为 Agent 重新设计。
为什么你的"AI 优先"战略可能大错特错？
文章指出与其说AI First，不如说软件工程First。AI时代人成了瓶颈，应把人从链条拿掉。但实施AI First需满足自动化测试、CI/CD流程等条件，且只适合部分场景。还介绍了相关技术栈、功能开发和修复路径及成果。
巅峰对决：最强模型GPT-5.3-Codex与Claude Opus 4.6同时发布
OpenAI和Anthropic同时发布旗舰级模型GPT - 5.3 - Codex与Claude Opus 4.6。前者有网络攻防与自主代码修复能力，被评定为网络安全高风险；后者用自适应思考与上下文压缩处理长程任务，在多领域表现出色，但二者也都存在安全风险。