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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。
甲骨文副总裁吴承杨：AI 放大了数据优势，数据融合至关重要
甲骨文公司副总裁吴承杨称AI放大其数据优势，多模融合数据库至关重要。中国区技术咨询部高级总监嵇小峰表示企业构建Agent AI要关注数据访问需求和安全。Oracle用一体化架构解决融合问题，还介绍了相关技术及应用。
重磅！华为何庭波正式提出τ缩放定律，晶体管密度直指1.4纳米，麒麟2026首发验证
2026年，华为何庭波提出τ缩放定律，主张将时间常数τ作为半导体演进首要优化目标。该定律在手机端和AI数据中心验证有效，还涉及产业结构变化，但仍有工具链、工艺变异等问题待解。
看屏幕、用键鼠，我的 OpenClaw「睁眼」了
2026年5月11日，OpenClaw上线macOS桌面操控工具Peekaboo，提供像素级截图、UI元素识别和GUI自动化能力。它打破Agent局限，可接管桌面操作，部署简单，普通人也能用，还有安全保障，但也存在坐标偏移等问题。
港科大教授实测AI眼镜“作弊”：30分钟碾压95%的学生，把传统教学评估体系整破防了
香港科技大学教授团队让搭载ChatGPT - 5.2的乐奇AI眼镜参加《计算机网络原理》期末考，30分钟得92.5分超95%学生。此测试暴露AI眼镜功耗和清晰度问题，也引发对传统教学评估体系的反思。
AI+直播的新玩法! StreamDiffusionV2让创意零延迟
生成模型改变直播行业，但此前模型难保证时间一致性、有延迟等问题。加利福尼亚大学推出StreamDiffusionV2，通过智能调度和缓存机制优化，支持多GPU并行，可灵活调画质和延迟，实现实时直播。
Flash-Searcher：Web Agent的并行革命
当下Web智能体用顺序执行链解决复杂任务存在执行和信息利用率低的问题。为此提出Flash - Searcher，以DAG并行执行机制为核心，提升执行吞吐与速度，在多基准上表现优，代码已开源。
OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘
文章复盘了整合Paimon数据湖与RocksDB的系统三次OOM故障排查过程，分享曲折经历，介绍MAT、NMT等排查工具，还给出内存问题排查思路，望为相似技术栈者提供启发。
打破大模型编程「数据污染」与「能力虚胖」困境，Meituan-M17团队构建新一代AI编程评测新标准——OIBench
当前大语言模型编程能力评估体系问题多，如评测集饱和、数据泄漏等。Meituan - M17团队推出OIBench数据集，对18个主流大模型评测，揭示模型真实水平，还将举办人机协作编程竞赛。
集成20+先进算法，优于GPT-4o，自主因果分析智能体来了
加利福尼亚大学圣迭戈分校研究团队提出自主因果分析智能体 Causal - Copilot，集成超 20 种算法。它解决因果分析使用门槛高、预训练模型有局限等问题，性能优于 GPT - 4o ，已开源邀全球研究者参与。