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解锁任意步数文生图，港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估
香港大学与Adobe Research联合发布Self - E框架，可从零训练实现任意步数文生图。它改变训练范式，用两条互补训练信号，在GenEval基准表现出色，让文生图训练更灵活且具扩展性。
极客说｜Unsloth 的全微调之路：从 Adapter 到 Full Fine-tuning
大语言模型参数多，微调难。Unsloth 原靠支持 Adapter 微调出名，现支持全参数微调，单卡就能搞定大规模模型训练。文章介绍其进化历程、关键技术、工程部署、使用优势及最佳实践。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
腾讯混元TurboS技术报告首次全公开：560B参数混合Mamba架构，自适应长短链融合
腾讯公开混元TurboS技术报告，该模型是超大型Hybrid Transformer - Mamba架构MoE模型，融合Mamba与Transformer架构优势，有自适应长短思维链机制，激活参数56B。在多评测中表现佳，推理成本低。
1052篇文献！上海AI Lab发布科学LLM综述：从数据基础到Agent前沿
上海AI Lab主导，25家研究机构共同梳理270+训练集、190+评测集，提出科学数据分层框架与智能体闭环科研新范式。还介绍了模型演进、数据情况、评估基准等，指出数据缺陷并展望走向科学家智能体的三步。
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。
SpaceX为何官宣收购xAI？8万亿太空炼丹梦，别无脑跟进！
2026 年 2 月 3 日，马斯克宣布 SpaceX 全资收购 xAI。直接原因是 SpaceX 盈利而 xAI 烧钱，合并为解决资金问题；根本原因是 Grok 竞争失利，想借 SpaceX 运载能力打造太空算力形成差异。但太空训练面临散热等难题，推理可行。
从过拟合到通用！ViMoGen开启3D人体动作生成新纪元
随着AIGC爆发，3D人体动作生成领域滞后，现有模型泛化能力有瓶颈。南洋理工大学等机构研究人员提出ViMoGen，从数据、模型、评估三方面重新定义通用动作生成路径，还能赋能具身智能。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。