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文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。
ChatGPT那一套要过时了？翁荔实测创业首个模型，回合制AI被“原生实时交互”秒了
Thinking Machines推出交互模型TML - Interaction - Small，可实时接收多模态输入并响应，性能超现有实时系统。该模型未开放，计划先有限预览再广泛发布，若开放将为企业带来巨大价值。
千问App更新之后，所有人都该重估阿里｜甲子光年
千问App 6.0版本更新，全面接入阿里生态业务，开放400多项办事功能，面向所有用户测试，成为全球首个能完成复杂生活任务的AI助手。它重构交互逻辑，推动“去App化”，让阿里凭生态优势领跑AI下半场。
微软 CEO 萨提亚·纳德拉：智能体即产品，SaaS 已死？
微软 CEO 萨提亚·纳德拉在 Build 大会后接受专访，称正经历软件与智能范式巨变，AI 驱动的智能体网络将重塑企业软件未来，SaaS 会融入其中。他还分享了 AI 时代软件与商业模式变革的核心洞察。
提升大模型内在透明度：无需外部模块实现高效监控与自发安全增强｜上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧，当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征，存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法，摒弃外部模块，提升模型内部透明度，还提升了输出安全性。
三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下，面向技术风险领域的智能体系统（DeRisk）的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状，提出其技术演进需找三类Reward，还介绍相关概念、DeRisk架构，给出实践案例并将开源技术产品。
GPT-5终于来了！在惊喜不多的时代，它是否值得我们的等待？｜甲子光年
北京时间8月8日凌晨1点，OpenAI正式发布新模型GPT-5。它是目前最强通用模型，在多方面全面进化，将成ChatGPT默认模型。不过它虽有进步，但未掀起革命，GPT系列或难有飞跃，而OpenAI仍规划了未来发展。
视觉+语言+动作！超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限，港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤，有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型，还建立新基准评估多个模型。
Codex跑了22小时，真赚16.88美元：奥特曼预言的「AI打工人」来了
开发者Chris让Codex按「去GitHub上赚5美元」指令运行22小时，几天后获16.88美元。虽流程细节缺验证，但显示Codex在特定条件有「找漏洞→提PR→跟进审查」能力，不过距真正自主赚钱仍有距离。
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。