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前端同事看走眼了，这个“游戏网页”其实全是AI写的!
Kimi K2.5上新，集视觉理解、代码生成等能力于一体，提供四种使用模式，其中Agent集群模式提效显著。实测显示其网页生成、动效理解能力出色，下一代K3模型或用新架构KDA降低计算成本。
6位前DeepMind老将打造「AI指挥官」，一半成本刷新SOTA
6名前Google DeepMind成员创立Poetiq，搭建元系统让前沿大模型自动生成解决特定任务的策略和模型组合，降低推理成本。其Gemini 3 Pro优化技术在ARC - AGI - 2上创SOTA，成本仅为之前最优方法一半。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。
从实验室到工厂：具身智能如何跨越商业化的“死亡谷”？｜甲子引力X
4月28日「AI共潮生——2025甲子引力X科技产业新风向」大会上，五位嘉宾围绕具身智能分享见解。当前行业处概念到商用过渡期，梅卡曼德邵天兰等四位机器人领军人物探讨商业化路径，指出需聚焦场景、降成本、强技术可靠性。
表格建模也能Scaling？树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练，在表格数据和行为序列预训练上有成果，验证了 Scaling Law，预示结构化数据建模范式将改变。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
为什么算力追赶这么难？前谷歌架构师现场黑板推演底层架构，看懂芯片底层逻辑里被忽视的“空间博弈”
前谷歌架构师、MatX CEO Reiner Pope在访谈中从基础逻辑门讲起，推导芯片架构，指出芯片大部分成本花在搬运数据上，还探讨乘加运算、脉动阵列等原理，以及时钟周期、FPGA与ASIC差异等内容。
从「自我进化」到「DAA」，百度给出 Agent 时代系统答案
2026 年 AI 行业发展微妙，模型能力增强但转化为生产力的企业不多。Create 2026 上百度给出两层答案，构建系统能力，提出 DAA 度量 AI。这是过去三年判断的收束，将非共识整合成面向 Agent 时代的方法论。
ACL 2026｜Doc-V*：读100页文档不如只翻对5页，80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出，是多页文档理解新范式，通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%，不依赖大模型或长上下文窗口。
谷歌痛失王座？港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源，超强P图暴击Nano Banana
港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，该模型基于FLUX Kontext，能处理多参考图像，在多模态编辑与生成上表现出色，超越谷歌Nano Banana等模型，还构建了新测试集与数据构建范式。