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AI x 保险图谱：第一家 AI-Native 的保险独角兽会长什么样？
保险业规模庞大但运营效率极低，超 60%流程依赖人工，索赔周期长、客户满意度低。过去两年，LLMs 提升了 AI 处理非结构化信息的能力，使 AI 接管保险核心流程成为可能。GenAI startup 围绕保险流程构建产品，AI-native 保险公司也应运而生。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
20亿美金苏度科技具身首秀即大招！0真机数据，zero-shot，跑出98%首次抓取成功率
苏度科技发布软硬件全栈自研的机器人系统R1，采用世界模型与强化学习一体化设计，在不使用真机数据的前提下，实现关键任务近100%的Zero-shot成功率。苏度团队通过重新定义数据范式，解决了具身智能发展的核心瓶颈。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
山姆奥特曼称OpenAI 有意收购Chrome
OpenAI CEO山姆·奥特曼在晚宴上透露，OpenAI 有意收购 Chrome，认为这能提升自家 AI 浏览器水平。此外，他还谈及 GPT - 5 开发、ChatGPT 相关问题、业务扩张计划等多方面内容。目前因法官考虑强制谷歌出售 Chrome，Perplexity 已报价 345 亿美元参与竞购。
构建会“说话”和“行动”的 AI：生成式数字人技术与 EchoMimic 实践
在 QCon 全球软件开发大会上，支付宝李宇明围绕 EchoMimic 介绍生成式数字人进展、技术、应用及研究思路。对比传统数字人，生成式数字人成本低、易控制，但也有技术新、推理成本高的问题。EchoMimic 两版本已开源，经优化推理速度可提升。
CIO 正在抛弃 AI 生码率：一场关于什么才算产研提效的实践复盘
阿里云CIO蒋林泉团队复盘AI时代产研组织效能提升实践。指出多数企业用AI停于工具替换，AI生码率等指标存误区。介绍团队从多方面重构产研组织，如左移质量测试等，还提出新岗位与框架，分享对工具、组织和人的见解。
大模型手语翻译新进展：CAPO-SLT拿下中文三项最高分 | EMNLP'26
vivo AI Lab团队针对自动手语翻译生成中，无视觉证据支撑的错误累积导致语义偏移的痛点，提出置信度感知策略优化方法CAPO-SLT，仅调整强化学习更新规则，不修改主干网络，在中文手语翻译测试中拿下三项指标最高分，成果将发表于EMNLP'26。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。
阿里：RL强化LLM推理，是技巧还是陷阱？
近年来，强化学习（RL）成为解锁大型语言模型（LLM）复杂推理能力的关键工具，但该领域也面临技术选择困境。阿里联合多所高校的论文通过大规模可复现实验，揭示主流RL技巧的机制与适用场景，还发现极简组合（Lite PPO）性能超越复杂方案。