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从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
黎曼猜想推至理论边界99.55%！元代理架构AI：在思考中重塑大脑
科学家面临让AI解决复杂科学难题的问题，传统固定架构AI处理特定复杂问题不顺手。近日学术团队提出Eureka架构，能让AI动态“生长”专用“大脑”，在测试中表现出色，还在数学和物理领域有重大成果。
澳洲放羊大叔引爆AI编程革命！Claude Code急推goal模式，不干完不许停
澳洲牧羊大叔用三行bash解决AI编程‘把事做完’难题，11天内被OpenAI、Anthropic和Hermes收编。Claude Code推出/goal功能，各公司实现路径不同，争的是工作流入口。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
打破瓶颈，让RAG学会思考：中科大、智源等发布推理检索框架BGE-Reasoner
人工智能浪潮下，推理密集型信息检索是RAG和AI Agent技术发展瓶颈。中科大、智源等机构联合研发推理检索框架BGE - Reasoner，在BRIGHT基准测试中刷新纪录，还将开放相关代码等推动研究。
中国科大Science-Star（科星） : 一体化、可扩展的科学智能体搭建平台
中科大认知智能全国重点实验室开发了 Science - Star 科研智能体平台。它基于 ReAct 引擎，有一体化可视化支持、插拔式模块化架构和跨学科工具集成等特色，为科研智能体研发与实验提供高效基础设施。
只用图像也能思考，强化学习造就推理模型新范式！复杂场景规划能力Max
现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息，会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式，以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力，实验显示其性能优于文本规划。
Switch 2芯片细节曝光！英伟达专门定制支持DLSS，网友：掌机模式相当于PS4
数毛社消息，Switch 2采用英伟达真·定制版芯片，含8核CPU和12GB LPDDR5X内存，GPU基于Ampere架构，支持DLSS和光线追踪。不过配置也引吐槽，如掌机性能降、续航或不长等。
AI 领域新动向！持续思考模型CTM横空出世：AI 向生物智能迈出重要一步
Sakana AI 推出新型 AI 模型 CTM，重新引入「时间」和「神经元动态」到 AI 计算核心。它有诸多创新，在迷宫探索、图像识别等任务表现出色，虽有训练慢等不足，但为 AI 向生物智能迈进提供新思路。
从沙子到会“思考”的智能材料，张朝阳与物理学家刘若微揭秘世界的底层逻辑
8月12日，张朝阳与刘若微教授围绕“复杂的世界：从沙子到智能”主题，从沙堆、泡沫切入软物质与非平衡统计物理前沿，探讨阻塞相变、低功耗类脑智能材料研究路径及未来潜力，还分享科研感悟。