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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。
小米的首代机器人VLA大模型来了！丝滑赛德芙，推理延迟仅80ms丨全面开源
具身机器人成科技新热点，大家期待其释放生产力。小米首代具身VLA大模型Xiaomi - Robotics - 0抓间歇停顿问题，4.7B参数规模下推理延迟仅80ms，还做三项技术创新，且全面开源。
国产类脑大模型适配国产沐曦GPU！长序列推理提速超百倍，仅用2%数据匹敌主流模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布类脑脉冲大模型SpikingBrain (瞬悉)-1.0，借鉴大脑信息处理机制，适配国产沐曦GPU，长序列推理提速超百倍，仅用2%数据匹敌主流模型，探索构建国产自主可控类脑大模型生态。
博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！
近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。
80%美国AI初创靠中国开源模型“吃饭”！a16z投资人震惊，全球开源榜前16名全被中国包揽
Reddit上“中国开源AI模型席卷美国初创”帖子爆火。a16z合伙人Martin Casado称80%美国AI初创融资路演用中国开源模型。Design Arena榜单前16名开源模型全是中国的，中国开源模型优势尽显。
Qwen&清华团队颠覆常识：大模型强化学习仅用20%关键token，比用全部token训练还好
Qwen与清华LeapLab团队研究发现，大模型强化学习训练推理能力时，仅20%高熵token就能撑起效果，甚至超全部token训练。团队用此在Qwen3-32B创造新SOTA记录，还探讨了强化学习的相关特性。
一周斩获8k星！港大开源AI学习助手，学练研全流程覆盖，教师也要失业了？
港大开源的DeepTutor是AI个性化学习助手，利用多智能体协作等技术，有文档问答、难题解析等四大核心功能，能构建专属知识库，提供全流程辅导，为学、练、研打造一体化平台。
aiX-apply-4B逆袭DeepSeek-V3.2！aiXcoder发布代码变更应用模型，单卡推理提效15倍
3月25日，硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的模型aiX - apply - 4B。它平均准确率达93.8%，超越Qwen3 - 4B和DeepSeek - V3.2，算力成本仅为后者5%，推理速度提15倍。还采用创新训练方法，适配企业场景。
开源知识库，从 0 到上线，UltraRAG 企业知识库全流程实战 ，也许这是RAG最好的框架之一～～～
UltraRAG是基于MCP架构的轻量级RAG开发框架，核心设计工程友好。其3.0版强调推理可视化，适用于科研复现、企业知识库问答等场景，还介绍了使用方式，能解决RAG落地痛点。
MiniMax-M1：全球首个开源超长上下文大模型，超越DeepSeek-R1，推理成本仅1/4
MiniMax-M1是全球首个开源超长上下文大模型，刷新三项记录。它采用混合专家架构，闪电注意力让推理复杂度近乎线性增长。CISPO算法加速训练，成本低。在工业级任务测试表现佳，已开源且方便开发者接入。