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突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
刚刚，OpenAI开放GPT-4.1偏好优化DPO，ChatGPT能真正学会你的「品味」了！
OpenAI宣布GPT - 4.1全系列模型支持DPO微调，可让AI通过对比回答学会用户偏好。介绍了DPO原理、适用模型、数据格式、创建任务方法等，还提及开发者反应与技术要点。
小电容，大算力：微容科技解码高速光模块中的MLCC机遇
本文整理自微容科技首席技术专家谭斌在2026芯算力创新峰会上的演讲，解析AI算力浪潮下高速光模块中MLCC的应用要求、核心技术、行业供需变局与增长机遇。
杨植麟、张鹏、罗福莉等齐聚一堂，他们关于OpenClaw的观点值得一听。
2026中关村论坛人工智能主题日，杨植麟主持小龙虾与AI开源圆桌，智谱张鹏、无问芯穹夏立雪、小米MiMo罗福莉、港大黄超等嘉宾就OpenClaw、模型发展等话题展开讨论，干货满满。
AI 智能体未来之争：是迷你应用（GPTs）？还是模块化代码（Skills）？开发者，你站哪边？
Anthropic 公布全新 Skills 功能，让开发者可通过模块化组件扩展 Claude 能力，功能覆盖网页、代码环境及 API 接口。它与 OpenAI 的 GPTs 等不同，更强调透明可审计，受开发者称赞。
全新合成框架SOTA：强化学习当引擎，任务合成当燃料，蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。
谷歌：Embedding检索存在根本理论局限，Sparse、Graph才是未来？
近年来稠密向量检索广泛应用，社区认为embedding能‘包打一切’，但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源，还给出替代方案。
多模态卷王阶跃星辰Step 3登场，推理效率可达DeepSeek-R1 300%
新一代多模态推理基模Step 3登场，它采用原创MFA架构，具“多开好省”亮点，推理效率高、性价比优。7月31日将开源，能适配各芯片，还发起“模芯生态创新联盟”推动应用落地。
狼人杀AI对决：手把手教你打造高分Agent
作者参加AI狼人杀比赛，分享构建高分Agent全过程。介绍比赛规则、题目挑战及解题思路，阐述Agent基础能力，如缓存、并发集成等，还提及模型调优、战术策略，最后开源代码，分享心得体会。
微软研究院BioEmu登上Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日，微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果，提出生成式深度学习模型BioEmu，结合多类数据训练，能模拟蛋白构象变化，有多项核心创新，已开源，未来将拓展应用场景。