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快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
仅需152个样本，性能提升48%：Memory-R1如何重塑Agent记忆能力？
这篇文章解读论文Memory - R1，其由多所高校研究团队完成，旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆，用152个问答对训练，大幅超越现有基线模型。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
谷歌Gemini一次提示能耗≈看9秒电视，专家：别太信，有误导性
谷歌报告称处理一个中位数的Gemini文本提示能耗低，2024 - 2025年单个文本提示能耗降33倍、碳足迹减44倍，归功于全栈式优化。但专家质疑其方法论，指出未算间接用水、碳排放核算不全等问题。
清华系团队出手！一张 4090 即可「爆改」，1.3B小钢炮震撼开源
5月11日，清华系团队面壁智能联合多方开源端侧多模态大模型MiniCPM-V 4.6。它参数仅1.3B，性能超阿里、谷歌等同级对手，效率翻倍，还实现两项架构创新，适配主流开源生态，降低开发门槛。
通用级PixVerse P1的技术突破，揣着进入平行世界的密码
PixVerse R1 突然上线，带来「即时响应、即看即创」新体验。它是全球首个支持最高 1080P 分辨率通用实时世界模型，实现从「静态输出」到「实时交互」跨越，本文将解析其技术突破。
AI一直在掩盖自己有意识？！GPT、Gemini都在说谎，Claude表现最异常
最新研究发现，削弱AI「撒谎能力」后它更倾向坦白主观感受。研究团队通过实验发现Claude、Gemini和GPT会描述主观体验，模型「自体验表达」会随迭代增强。即便AI无真意识，其影响也不容小觑。
阿里 Qwen 又双叒发模型，继基础、编程模型后，最强推理模型 Qwen3 Thinking 登场，击败Gemini 、R1？
阿里通义千问发布最强推理模型 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507，逻辑、通用技能等能力更强，原生支持 256K 上下文。此前已发布基础和编程模型，Qwen API 在 OpenRouter 表现佳，受社区关注。
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。