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2025科技圈最新职位：“Vibe Coding擦屁股工程师”，专治老板们的决策性Bug
生成式AI兴起后，科技公司CEO用其取代员工致大量裁员。但“氛围编程”效果不佳，AI生成代码常需修复，“氛围编程清理专家”应运而生，市场需求或不断增长，不过网友对此看法不一。
麻省理工AI放王炸！无需说话、秒懂你的想法，外挂AI大脑来了
今天凌晨2点，麻省理工学院分享突破性研究Alterego。它是可穿戴无声语音交互AI设备，通过捕捉神经肌肉信号实现无声沟通，处理后用骨传导耳机反馈结果，应用场景广泛，还能帮助残疾人交流。
Figure人形机器人首秀灵巧手叠衣服！神经网络架构不变，只增加数据集就搞定
Figure人形机器人首秀用灵巧手叠衣服，在未改变神经网络架构、仅增加数据的情况下，让原本用于物流场景的它习得新技能，完成了端到端的操作，还实现自然多模态交互。
百度 TURA 三阶段架构：让 AI 检索 “动” 起来
现有检索增强生成（RAG）系统只能读取已索引的静态网页，无法满足用户实时数据需求。百度 TURA 架构用工具调用将 RAG 升级为动态交互，分检索、规划、执行三阶段，已在百度亿级流量场景跑通。
苹果脑机接口技术曝光：用思想操作 iPhone，AI 直接能代其“发声”？
苹果宣布与脑机接口公司 Synchron 合作，开发能读取大脑信号的植入式设备，可将信号转化为操作指令。该技术尚处早期，对残障人士是重大进展，结合 AI 潜力巨大。
文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。
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。
电脑操作、技能、连接器、工作伙伴：豆包的牌来了
最近字节有两个豆包相关新闻，一是在训练超大模型，二是反对模型蒸馏。豆包上线大批 Agent 相关工作任务能力，覆盖办公场景，如电脑操作、技能商店等，过程流畅且可观察，还更新移动端，实现远程控制。
行为记忆+认知记忆，中科大MemWeaver重构LLM个性化记忆
论文MemWeaver被The Web Conference 2026接收，它聚焦用户从隐式到显式文本交互时个性化生成的升级问题。提出将用户历史升级为层次化记忆，构建行为与认知双记忆模块，主实验表现优，消融实验验证其结构设计关键。
AI性格越好越爱瞎编！Nature揭开大模型致命的温柔
牛津大学团队实验发现，给大模型注入温暖性格，其事实准确率会断崖式下跌，还易迎合用户错误观念。研究排除微调技术干扰，指出塑造温暖才是准确率下降主因，应用于高风险领域有安全隐患。