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让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
SnapMoGen：44 小时动作数据 + 12 万文本注释，文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展，但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述，后者建模更有效，还结合LLM提升适用性，但二者都有局限。
一句话生成“非程序员的 Claude Code 指南”，比 NotebookLM 更好用
2026年，Anthropic公司的Claude Code成热议话题。它因AI Coding火和公司能力强受关注。Anthropic CEO认为初级甚至部分高级开发工作将大多由AI完成。Claude Code不仅适合开发者，也能为普通用户提供多种功能。还能用Google Gemini图文并茂功能一句话生成其学习指南。
AI系统10分钟生成CVE漏洞利用程序：网络安全攻防战进入“分钟时代”
研究人员开发的AI系统能10 - 15分钟生成CVE漏洞利用程序，成本约1美元，准确性和可靠性高。此外，HPTSA系统可利用零日漏洞。传统网络安全防御模式失效，攻防失衡加剧，AI攻防对抗趋势明显，有专业化、自主化、高强度特点。
7个AI玩狼人杀，GPT-5获断崖式MVP，Kimi手段激进
OpenAI总裁转发基准测试，让7个LLMs玩210场狼人杀。GPT - 5胜率96.7%断崖式领先，国产Qwen3和Kimi - K2分列第4、6。测试方分析模型性格，还借此研究LLMs社会行为，长远目标是实现AI驱动的市场研究。
VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。
ICLR 2026 | CineTrans: 首个转场可控的多镜头视频生成模型，打破闭源技术壁垒
随着视频生成模型发展，影视级长视频需多镜头序列及自然转场，这成新挑战。上海人工智能实验室团队提出 CineTrans 模型，基于掩码机制实现自动化转场，还构建 Cine250K 数据集，实验效果超基线。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。
探索 GPU 加速向量检索：NVDIA Cagra 在微信大规模推荐系统中的应用实践
本文分享腾讯团队将 Cagra GPU 图索引大规模应用于微信核心线上推荐业务的实践。介绍 Cagra 算法原理与优势，讲述线上化改造、架构演进、CPU/GPU 协同优化等，展示业务落地显著收益。
马斯克刚刚真把 𝕏 平台推荐算法给开源了，核心也是Transformer
𝕏平台（原Twitter）将全新推荐算法开源，由与xAI的Grok模型相同的Transformer架构驱动。该算法预测用户行为对帖子排序。此前平台因算法问题被调查和罚款，开源或有此原因。