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3B模型性能小钢炮，“AI下半场应该训练+验证两条腿跑步”丨上海AI Lab&澳门大学
上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench，填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要，当前验证方法有困境，新模型验证精度高且能用于强化学习。
隐形束缚：RLVR为何无法突破LLM的推理边界？
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习（RLVR），但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验，揭示RLVR存在“隐形束缚”，只能在基座模型初始能力内优化，难以发现新解。
大模型之后，AI 开始“自己动手”了
从生成式AI到Agentic AI，互联网从“信息获取”转向“任务完成”。全球科技巨头抢滩智能体，国内腾讯云升级智能体开发平台。腾讯吴运声表示，技术与业务需求双轮驱动其发展，还分享了应对落地挑战的办法。
华为+DeepSeek，推理性能创新高！技术报告也公布出来了
华为昇腾在部署超大规模MoE时推理性能创新高，全面超越英伟达Hopper架构。其采用‘以数学补物理’方式，还将全面开源。团队从多方面优化，在不同硬件上取得优异性能，本周还将举办技术披露周。
ICLR2026｜东方理工大学、上海交通大学等：GenSR：把“离散的公式搜索”变成“连续的地图寻优”
符号回归（SR）目标是从观测数据自动发现数学表达式，但经典方法在离散方程空间搜索有局限。东方理工与上海交大团队提出GenSR，将方程世界重参数化为连续隐空间，用双分支CVAE构造并搜索，实验效果良好。
高通组局，宇树王兴兴说了一堆大实话
在2025骁龙峰会·中国上，宇树王兴兴等大咖畅所欲言。王兴兴指出机器人领域技术路线不同进展慢，建议模型开源，还强调芯片对机器人的重要性；李大海认为端侧模型是Agent核心；勾晓菲谈汽车服务竞争；耿增强呼吁Agent形成行业标准。
重塑记忆架构：LLM正在安装「操作系统」
现代大型语言模型（LLM）存在「记忆缺陷」，难以维持长期记忆。近期关于大模型记忆的研究增多，如 MemOS 等。文中介绍了长上下文处理能力与记忆的关系、记忆类型，以及实现 LLM 记忆的多种方法和相关研究成果。
3B小模型吊打72B巨头！轻量级文档解析OCR，性能超Gemini，高效且精准！
Yuliang - Liu团队在GitHub开源轻量级文档解析模型MonkeyOCR，以SRR三元组范式实现高效精准解析，3B参数模型在英文文档解析上超Gemini 2.5 Pro和Qwen2.5 - VL - 72B，还介绍了安装部署、适用场景等。
跨维智能DexWorldModel斩获榜首，世界模型真正的考场在机器人执行里
今年4月，Generalist AI发布GEN - 1，其CEO表示不再将模型归类为VLA。当下VLA和世界模型是具身智能主流技术路线，多数世界模型在机器人任务上有瓶颈。跨维智能DexWorldModel在RoboTwin榜单表现出色，还开源EmbodiChain助力行业。
AI 推理精细化流量治理实战：RocketMQ LiteTopic 的“千人千面”流控方案
随着大模型推理服务成主流，传统消息队列限流机制在AI推理场景面临挑战。Apache RocketMQ 5.x推出LiteTopic，其精细化流量治理方案能实现‘千人千面’，解决队列头部阻塞和并发效率受损问题，还与阿里云百炼网关合作。