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快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
成果三年两登Nature封面，这支清华团队想让AI换个方式看世界
清华大学类脑计算研究中心团队成果三年两登Nature封面。晰见科技承接天眸芯技术产业化，重新做AI的眼睛。天眸芯拆解视觉信息，构建互补通路，团队还研究算法融合信息，目前芯片进展良好。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
OceanBase湖库一体，重新定义AI数据库
AI时代数据库面临变革，使用者从人类应用扩展到Agent，管理的数据和承载的工作负载也发生变化。OceanBase坚持一体化设计，发布湖库一体的AI数据库，解决AI生产系统的数据基础设施问题。
浪潮发电，海水制冷：新一代AI算力中心在海上诞生
2026 年美国初创公司 Panthalassa 获 1.4 亿美元 B 轮融资，计划将 AI 算力搬到海上，用海浪发电、海水冷却。陆地算力困境下，创业者将目光投向深海与外太空，Panthalassa 与 Starcloud 分别代表海洋与太空路径。
当黄仁勋反复提起OpenClaw，他到底在焦虑什么？｜甲子光年
美国当地时间3月18日，「甲子光年」参加英伟达黄仁勋在GTC 2026的媒体会。黄仁勋多次提及OpenClaw，认为它很重要。英伟达不仅造GPU，还构建AI工厂，试图成为新计算秩序定义者。
ICLR 2026 | 别再让大模型“想太多”了！最新研究揭示 LLM 推理效率的关键瓶颈
大语言模型推理计算成本失控，存在过度与思考不足问题。研究揭示推理失衡是根源，提出BAM模型及Plan - and - Budget框架，实验显示其能提升准确率与效率，转向‘推理价值’范式。
破解大模型「无效并行推理」：Parallel-Probe问世，并行推理效率提升35.8%
来自多所高校的研究团队提出 Parallel-Probe，通过 2D Probing 刻画并行推理动态，发现问题后提出控制算法，能降推理延迟 35.8%、总 token 成本 25.8%，还推出 SCOUT 测试床，代码和平台已开源。
Google开源Workspace CLI，让AI在终端操作办公全家桶
Google开源Workspace CLI项目，把全套办公工具装进命令行。它动态构建命令结构，输出为结构化JSON。内置超100个Agent Skills，支持多MCP客户端，认证灵活，还集成Gemini CLI扩展。
百度沧海·存储 Mantle 系统架构演进之路，SOSP'25 论文背后的故事
文章讲述百度沧海·存储Mantle系统架构演进故事。面对云存储挑战及业界方案局限，团队经多阶段探索，构建Mantle及MantleX架构，解决性能难题，并规划后续升级方向，为业界提供新思路。