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攻克AI过度思考难题！美团新研究让通过“可验证”过程奖励激活LRM的高效推理

美团等机构研究团队针对LRM“过度思考”问题，提出可验证的过程奖励机制（VSRM）。它结合可验证奖励与步骤级奖励，为推理步骤分配奖励信号。实验显示其能降低输出长度并保持性能。

美籍华人数学天才陶哲轩称，25年科研生涯从未如此绝望。白宫切断其科研经费，UCLA等科研圣地也濒临断粮。美国科研体系半年内遭‘血洗’，诸多项目中断，未来堪忧。

文章聚焦机器人在未知复杂空间的自主探索建图难题。香港中文大学与上海人工智能实验室联合提出GLEAM，搭建GLEAM - Bench基准，设计通用策略，实现零样本适配未知空间，在多指标上超越先前方法。

伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。

现有工具选择框架未整合MCP服务器，存在重复、不一致和低效问题。普华永道提出ScaleMCP，配备MCP工具检索器，还提出TDWA嵌入策略，通过实验证明其提升了LLM代理性能。

IPO敲钟前夜，斯坦福经济学教授Charles I. Jones（Chad Jones）将加入Anthropic研究所。该公司正组建‘政经智囊团’，因民调显示64%美国人恐慌AI夺饭碗，需Chad Jones用经济学模型应对。

复旦、创智联合推出RSAgent，让多模态大模型通过多轮工具调用生成准确掩码，解决视觉分割难题。该工作入选ICML 2026，实验显示其在多个测试集上表现领先，还展示了从‘看图问答’到‘视觉行动’的路径。

上交大与 vivo 团队提出 C²FG 方法，针对当前 diffusion 模型缺稳定可控生成机制问题，通过 score 差异实现动态引导控制。实验显示，该方法能提升多维度指标，改进生成分布，揭示生成机制新方向。

在上海AWE展会，它石智航的A1机器人获“机器人在一小时内装配亚毫米级线束最多次数”吉尼斯世界纪录。这得益于它石自研通用具身大模型「AWE3.0」，该模型实现多项突破，推动具身智能落地。

InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨 OpenClaw 爆火、使用体验等问题。指出它并非低门槛产品，AI Coding 核心问题是不稳定与不可控，还讨论了团队落地方式及未来 AI Coding 可能的拐点。