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AI大佬教你如何中顶会：写论文也要关注「叙事」
NeurIPS投稿截止不到一月，Google DeepMind的Neel Nanda发布机器学习论文撰写指南，旨在解决论文表达晦涩问题。指南涵盖理想论文精髓、写作关键要素、结构解析、流程建议及常见问题应对策略。
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。
我是如何破解 NotebookLM 系统提示词的？
作者分享通过“逆向推理”破解NotebookLM系统提示词的故事，介绍系统提示词概念、破解原因、策略及从播客音频逆推提示词的方法，还提到该方法的效果及局限性 。
Seedance 2.5 专业创作实测：3D导演台、局部重改、角色库如何释放模型能力
Seedance 2.5升级，3D导演台自带图片生成白模功能、打通3D工作流；有片段重拍实用功能；小云雀升级角色资产能力。除素材增加，其更理解原视频创意逻辑，还有多模态参考等功能，降低创作门槛。
99分=0分！用《孙子兵法》《隆中对》做物理 AI，吴甘沙十年拿下全球机场 91% 份额
吴甘沙在演讲中分享驭势科技创业十年心得，用《孙子兵法》《隆中对》构建竞争策略，指出自动驾驶达99分易，最后1%难，是创业公司护城河。还介绍了市场选择、技术路线、商业模式等内容。
全球排名前三，复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点
2026 年以来，Harness Engineering 成业界热词。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE)，可实现 Harness 自动优化。实验中，AHE 让 GPT - 5.4 分数提升，适配 GPT - 5.5 后排名全球第三，且有良好泛化能力。
Anthropic 发布 Computer Use 最佳实践
Anthropic发布Computer Use开发者最佳实践，涵盖截图处理、模型选择、上下文管理等多方面。如缩小截图提升点击准确率，不同模型各有所长，还给出应对小目标、提示注入等问题的策略及教学、顾问模式。
小米万亿模型全面开源：MIT 协议、1M 上下文，但还是打不过 DeepSeek
小米开源 MiMo-V2.5 和 MiMo-V2.5-Pro 两款模型，采用 MIT 协议，适合商业应用。在基准测试中表现出色，有竞争力价格和限时优惠。但与 DeepSeek 比，架构创新偏工程化，也有推理表现不足等问题。
Transformer可以改装成Mamba了：苹果把推理成本直接打成线性
苹果将Transformer改造成Mamba，采用‘两步走’策略，先造中间形态，再转成Mamba，避免性能崩塌。实验显示，新方法性能几乎没掉，成本逻辑改变，为模型降本重构提供新可能。
ICLR 2026｜在「想象」中进化的机器人：港科大×字节跳动Seed提出WMPO，在世界模型中进行VLA强化学习
香港科技大学 PEI - Lab 与字节跳动 Seed 团队提出 WMPO 新范式，可让具身智能在‘想象中训练’，解决传统 VLA 训练瓶颈，目前论文、代码与模型均已开源。