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旅行 AI 告别只会做规划的平庸时代，飞猪帮帮决定让 Agent 做履约
8月10日，飞猪推出新一代旅行AI“飞猪帮帮”，能力覆盖旅行全生命周期。它将用户需求分为“帮我想、帮我订、帮我办”，利用Qwen模型后训练，结合多种校验手段，让AI从提供信息到进入履约环节。
三星研究院发布手机端侧大模型MeKi：基于Memory的LLM扩展新范式，支持旗舰手机端侧部署
三星研究院发布端侧大模型架构MeKi，提出用存储空间扩展模型容量、提升LLM性能的新范式。它利用手机ROM缓解内存压力，实现容量与性能提升。实验显示其性能、效率表现优，为边缘部署LLM提供新思路。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
马斯克还在卷10秒，中国AI直接掀桌！16秒一镜到底，全球唯二
2026年AI视频圈竞争激烈，硅谷巨头激战正酣，马斯克Grok Imagine上线生成10s视频功能。在此背景下，中国AI的Vidu Q3登场，16s音画直出一镜到底，还支持多种功能，位列中国第一、全球第二。
不再迷信Hackathon，把Agent推翻重做了4次！Notion负责人复盘：做AI产品如何避免“逆流而上”？
Notion负责人复盘Agent开发历程，指出AI替代的是流程。他们将模型、产品和权限接入同一框架，历经多次重构，还探讨了组织管理、评估体系、软件工厂等内容，分享对CLI和MCP的看法及产品定价策略。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点，强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现，但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架，分两阶段重建探索机制，在多数学推理基准实验中显著优于强基线，为大模型强化学习提供新范式。
从 AI Agent、RLHF 到 MoE 大规模训练：AMD 这场开发者日，把一线实战话题凑齐了 ｜Q推荐
AMD AI开发者日揭晓八大硬核GPU Workshop、技术专题及“作品说话”主题分论坛嘉宾与话题，覆盖AI Agent、RLHF、MoE大规模训练等前沿领域，还有多场实操分享。
北大联手通义实验室发布ZeroSearch：成本暴降88%，无需搜索即可激活大语言模型的检索能力！
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架，可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略，成本降88%，多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
大模型推理也能“智能调度”：让奖励模型按需分配算力的动态路由机制 | ACL 2026
生成式奖励模型（GRM）推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架，将模型不确定性定义为调度信号，按需推理。文章从多维度解读该框架，并展示实验评估结果。