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多模态模型学会“按需搜索”，少搜30%还更准！字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。
监督学习也能从错误中学习反思？！清华英伟达联合提出隐式负向策略爆炸提升数学能力
清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT，在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距，其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。
Cursor自研新模型反超Opus 4.6，价格还“打一折”！网友实测：只有它写完应用能一次跑通
Cursor发布第二代编程大模型Composer 2.0，在关键编程基准测试上反超Claude旗舰模型Opus 4.6，价格还“打一折”。网友实测其写完应用能一次跑通，效率和成本优势明显。但Cursor面临代码编辑器地位下降的危机，正积极自救。
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究：将纠错纳入策略空间，Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张，但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2，将纠错纳入策略空间，抑制错误传播，在多跳推理任务中优势显著。
Claude杀入Office全家桶，全球4.5亿打工人一夜变天！OpenAI惨烈出局
微软推出办公神器Copilot Cowork，全面接管Office。它内置Claude模型，能执行任务、运行工作流，可处理日程、会议准备等场景。微软采用多模型策略，抛弃OpenAI，Copilot Cowork适合企业，价格较高。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大，策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架，梳理LLMs推理模式，将策略选择形式化，还分析了决策因素及策略选择机制。
只要强化学习1/10成本！翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技
新智元报道，翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略，能以1/10强化学习成本，结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发，扩展Qwen3团队工作，可在Tinker复现，还能用于个性化和持续学习。
Deepseek V4 Pro深夜上线，性能追平Fable 5，但价格只有它的2％
2026年8月12日，DeepSeek V4 Pro正式版上线。它是混合专家模型，规模居世界第一梯队。价格比Claude Fable 5便宜超98%，成本优势明显。其架构节省成本，API开放多模式，产品结构清晰。
The Batch：924｜GPT-5.4：性能更高，价格也更高
OpenAI更新旗舰模型GPT-5.4，有Thinking和Pro两个版本，扩展工具使用能力，多基准测试达当前先进水平，但定价高。虽在部分任务表现超Claude，挑战Gemini地位，不过成本也更高。
Claude Opus 5深夜发布，以一半价格逼近Fable 5。
周六凌晨Claude Opus 5全量上线，在所有Claude产品里可用。它有100万上下文，知识最新到2026年5月。跑分显示其在很多领域逼近Fable 5，价格仅为一半。它和Fable 5各有优势，还带来Claude Code使用的变化。