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AI没有创造力吗？结构性约束与跨模态张力涌现AI创造力
法国索邦大学研究成果揭开AI创造力从受限领域生成模型中涌现的事实。研究转换视角关注生成过程结构条件，提出含四维度的概念框架解构创造力，通过实验证明多模态约束能催生AI新颖形式。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。
Spec 退场，skills 上位：Codex 团队的产品方法论变了
文章介绍了OpenAI Codex团队产品方法论的变化，从重视spec转向skills，开发从“描述过程”转向“组织能力”。还谈及Codex app开发、团队协作等，指出模型变强后工作模式转变，职业边界模糊，团队招人看重主动性。
单向VLM变双向！人大斯坦福等提出MoCa框架：双向多模态编码器
人大、斯坦福等机构提出MoCa框架，将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调，解决传统模型局限，在多模态基准测试中表现优异，尤其小规模模型性能突出。
ICDE 2026 | 从匹配困境到推理突破：阿里REG4Rec 激活生成式推荐的个性化潜力
阿里国际智能技术团队提出生成式推荐模型 REG4Rec，从表征学习、训练目标和推理策略层面设计，提升推理能力与稳定性。离线实验表现优，已在 Lazada 部署，带来显著商业收益，成果被 ICDE 2026 接收。
苹果光速撤回RLAX论文：用了谷歌TPU和阿里Qwen，作者中还有庞若鸣
苹果一篇新论文在 arXiv 公开后匆匆撤稿。该论文揭示基于 TPU 的可扩展 RL 框架 RLAX，用了谷歌 TPU、亚马逊云及阿里 Qwen 模型，还介绍其架构、策略支持等，实验结果亮眼，也分享 Debug 过程。
如何定义“人味儿”？——HeartBench评测体系建设实践
在大模型竞争格局生变，情感智能评测缺失的背景下，作者团队发布聚焦AI拟人化的中文评测体系HeartBench，介绍其设计、评估方式、迭代过程等，还沉淀了评测体系构建方法论及专家标注管理思考。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架，闫俊杰领衔！推理感知两手抓，性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune，由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制，让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列，在MEGA - Bench表现出色，且MiniMax多模态布局动作多。
Kimi K2官方技术报告出炉：采用384个专家，训练不靠刷题靠“用自己的话再讲一遍”
Kimi K2官方技术报告公开称霸全球开源模型的秘籍，介绍其训练过程及“秘密配方”，包括MuonClip优化器、大规模Agentic Tool Use数据合成等技术亮点，还提及后阿里通义Qwen3更新击败Kimi K2。