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「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
LLM应用测试范式的进化
文章指出传统软件测试方法在LLM应用中存局限，探讨将其与AI评估结合应对挑战。抽象出LLM应用三层架构模型，分析传统测试范式适用性，介绍AI安全分析方法，阐述测试挑战、范式转变及协同测试策略。
MSRA首测AI从零建仓库：能写、能跑，但不一定对丨ACL'26
微软亚洲研究院工作RepoGenesis被ACL 2026高分录用，它是面向多语言、仓库级、端到端Web微服务生成的基准。输入贴近实际，用多维度评测开源Agent和商业IDE，还拓展模型微调。但也有边界，未模拟真实复杂需求。
美团开源全模态，比肩顶级闭源模型，开源新SOTA
美团LongCat团队发布5600亿参数开源全模态模型LongCat - Flash - Omni，它有端到端全模态架构，能实现毫秒级实时音频 - 视觉交互。该模型训练采用渐进式策略，工程上有高效技术支撑，在多基准测试表现出色。
5大维度、4类模态：LLM/Agent数据分析技术全景图
文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》，上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态，给出 100+ 代表性方法等，还介绍不同数据类型的分析技术。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
深度 | 不是黄仁勋要改变 PC，而是 PC 要革自己的命
6月初英伟达发布面向Windows系统个人电脑的全新超级芯片RTX Spark，宣告进军个人电脑核心处理器市场，微软站台，众多PC厂商支持。英特尔是AI PC概念提出者，但英伟达入局后其显得被动。此外，高通、AMD、苹果等也在布局，AI正走向个人计算设备。
半年3轮10亿，他们都投了这家已经把机器人卖到500个家庭的公司
未来不远机器人半年获3轮10亿融资，字节跳动等入局。其全产业链闭环强大，展会表现优，已进入500多家庭。靠全栈自研、贴合需求等策略，在赛道脱颖而出，认为家用机器人应重真实落地。
告别「利用率崩溃」：GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法，在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中，缓解了策略滞后痛点，改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。
喂给AI的Skill正让它变笨！清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现，给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌，而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因，经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。