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当Sora2遇上国产 Vidu Q2，国产参考生真的更香了！一手亲测
国庆假期Sora 2吸睛，其客串功能将它拉到“AI版抖音”高度。但Vidu去年9月就提出【参考生】视频功能，Vidu Q2已是第5个迭代版本。文章对Vidu Q2参考生视频和Sora 2从一致性、物理规律遵循、运镜等维度进行PK。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。
苹果应用商店ASO优化：Today、热搜、专题、内购、预定优化介绍（进阶篇五）
ASO进阶篇第五章深入探讨了苹果App Store中Today、热搜、专题、内购和预定等曝光位的优化策略，旨在帮助应用开发者提升App的曝光率和下载量。
首批GPT-6内测结果好离谱啊。。。
GPT - 6使用资格分批开放，内测玩家抢先体验。其在3D生成、游戏开发、网页制作等多领域表现出色，如15分钟做出Mac应用，空间推理达世界级水平，但运行时Token消耗大。
从 RLVR 到 RLSVR：开放式任务如何获得可核验奖励
COLM 2026 论文提出 RLSVR 及 SpyRL，把摘要等开放任务变成“谁是卧底”游戏，用投票生成可核验奖励，在多任务有提升，但也暴露代理目标与质量关系、成本等问题。
Talking-Critic奖励模型带来更自然的音频驱动肖像
近期音频驱动肖像动画技术发展快，但现有方法存在嘴型声音不对、动作不自然等问题。阿里提出Talking - Critic奖励模型，构建Talking - NSQ数据集，还提出TLPO优化框架，提升多维度表现，实验超现有SOTA方法。
SmartSearch：奖励驱动query精炼，让Agent中的RAG会“改错”
现有LLM搜索Agent忽视‘如何提问’致答案易出错。SmartSearch提出‘过程奖励+查询精炼’双机制，让Agent学会‘写不好就改’，代码已开源。经实验，它在六数据集全面领先，各机制缺一不可。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
智谱创始人唐杰透露：原生多模态模型将在数月内上线
智谱创始人唐杰透露原生多模态模型数月内上线。智谱上市后股价涨幅大，但多模态是短板。唐杰还判断今年AI最可能在长时程任务突破，阐述技术支柱、自我进化等观点，称将重塑各行业。