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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。
多模态技术爆发元年，行业应用如何落地？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目，邀上海交大赵波、快手高欢、腾讯邵帅探讨多模态大模型。谈及技术挑战、开源闭源、行业落地等，还分享精彩观点，如先大后小蒸馏提效，垂直模型现阶段更优。
DeepSeek Harness 保姆级教程：安装配置、模式详解、Token消耗&竞品对比
本文是DeepSeek Harness的保姆级教程，从零讲解这款开源AI Agent运行框架的核心特性、安装部署、功能模式、Token消耗机制，横向对比主流竞品给出选型建议，新手也可快速上手。
奥特曼深夜长文警告：AI巨头必须集体「踩刹车」！
本文报道OpenAI创始人奥特曼发布深夜长文，警告AI狂飙已远超安全对齐与监控能力，存在两大致命生存威胁，呼吁全球AI巨头集体降速，推行前置安全管控机制。
苹果新品发布会一览：首款折叠屏iPhone登场，售价15999元起
本文梳理了苹果2026年秋季新品发布会的全部内容，介绍了首款折叠屏iPhone在内多款新品的参数、定价、发售信息，提及苹果发布节奏调整与AI功能落地情况，信息完整清晰。
从自己出题到自己选题：耶鲁新方法让大模型 Self-Evolution 又进一步
本文解读了耶鲁、斯坦福等多机构联合提出的INFUSER大模型自进化新方法，针对现有方法仅以难度筛选训练数据的缺陷，提出用影响力分数筛选高价值训练题，实现双模型协同动态进化，实验验证效果显著。
GPU 开始伸手进算法了：摩尔线程要加速 3D 高斯训练 | ECCV 2026
摩尔线程团队论文LiteGS被ECCV 2026接收，旨在加速3DGS训练。它从GPU底层光栅化、数据排列及致密化判断三层改进，进行系统与算法协同设计，开源后成果显著。
UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。
让 AI Scientist 真正“做出材料”， 鼎犀智创完成数亿元 Pre-A 轮融资
AI新材料研发公司鼎犀智创完成数亿元Pre - A轮融资，资金用于模型及技术研发等。该公司技术路线独特，案例显示能大幅缩短研发周期，还将中试放大纳入体系，推动材料研发走向平台化。
速递｜前字节Seed强化学习专家孙鹏加入星尘智能，将大模型后训练经验带到物理世界
9月2日消息，前字节跳动Seed团队强化学习专家孙鹏博士加入星尘智能，负责机器人强化学习方向。星尘智能有技术、资本和商业优势，孙鹏经验丰富，此次加入将助力其强化学习后训练发展。