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像开发软件一样造世界，Agent2World来了，把世界模型做成可运行的符号环境
为让模型真正“能行动”，需可执行、可验证的符号世界模型，但现有自动生成路线有困局。研究团队提出 Agent2World，经实验验证有显著效果，能稳定产出高质量符号世界模型，开辟 AI 理解现实环境新可能。
突袭Cursor，Windsurf抢发自研大模型！性能比肩Claude 3.5、但成本更低，网友好评：响应快、不废话
当地时间5月16日，Windsurf推出首个AI软件工程模型家族SWE - 1。此系列含三款模型，性能比肩Claude 3.5且成本更低。开发者试用评价不错，但也指出存在幻觉问题。Windsurf旨在提升软件开发速度，后续将持续投入。
OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域！最新法律AI评估标准来了，抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam，它含4886道题，每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难，LEXam引入评估新模式，还对不同模型做了测试。
马斯克挖不动的清华学霸，一年造出 “反内卷 AI”！0.027B 参数硬刚思维链模型，推理完爆 o3-mini-high
新加坡 Sapient Intelligence 推出小型模型 HRM，参数仅 2700 万却能解决复杂推理难题，其不依赖“思维链”，借鉴人类大脑工作方式。该模型准确率超先进思维链模型，推理能力强，具经济性，可提升任务效率。
4B小模型数学推理首超Claude 4，700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦
香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布Polaris强化学习训练配方，让4B模型数学推理能力超商业大模型，且Polaris-4B可在消费级显卡部署，相关内容已全部开源。
英伟达揭示RL Scaling魔力！训练步数翻倍=推理能力质变，小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。
Lumina-mGPT 2.0：自回归模型华丽复兴，媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型，统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略，实验表现优异，后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。
AI能帮忙厨房看火了！面壁智能开源全模态模型MiniCPM-o4.5，边看边听还能主动抢答
面壁智能开源全模态模型MiniCPM-o4.5，能边看边听还主动抢答。它引入全双工多模态实时流机制，在多方向达全模态模型领先水平。该模型是端侧原生，将与开发板配套，助力端侧智能硬件开发。
上下文窗口限制被打破：Subquadratic推出了一个1200万Token的窗口
2026 年前沿模型宣传至少 100 万 Token 上下文窗口，但利用不佳。Subquadratic 推出能处理 1200 万 Token 窗口的模型，称可绕过问题，还将推 5000 万窗口模型，其 SSA 架构有优势，基准测试成绩佳。