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深度解读 AGI-Next 2026：分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛的 40 条重要判断
文章总结了 AGI-Next 2026 活动上核心观点。指出模型分化是趋势，有 To B 和 To C 等场景差异；自主学习是新范式；模型即 Agent，Agent 即产品；还分析了中美 AI 竞赛的现状与挑战。
重磅！DeepSeek R1论文经过同行评议登上Nature封面，梁文锋作为通讯作者再次创造历史
DeepSeek R1论文《DeepSeek - R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning》登上Nature封面，梁文锋为通讯作者。它是首个经同行评议的有全球影响力的LLM，训练成本低，创新使用‘纯粹强化学习’方法，启发众多研究。
字节跳动开源超强USO模型，AI绘图六边形战士来了
在AI图像生成领域，风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型，构建海量数据集，设计两阶段训练法，引入风格奖励学习范式，化解此难题，且已全面开源。
清华刘洋团队论文：揭示为何 70B 的医疗模型，反而不如 8B 会问诊丨ILCR 2026
在医疗AI领域，模型静态评测与临床问诊能力存在断层。清华刘洋团队提出DOCTOR - R1，将临床问诊建模为POMDP，用强化学习训练。实验验证了其有效性，对医疗AI发展有深远启示。
用户被通知烦到关掉 Instagram？Meta：我们反思了，用 AI 给自己“限流”
Meta为Instagram推出新机器学习排序框架，引入‘多样性算法’，在现有互动模型上加‘多样性过滤层’，通过‘乘性惩罚’减少重复内容推送，解决通知疲劳，还计划探索新策略和用大语言模型优化。
微软开源3大突破AI Agent模型，仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent，140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习，在训练基础、算法、流程上有三大突破，显著提升性能且降低算力成本。
3B模型性能小钢炮，“AI下半场应该训练+验证两条腿跑步”丨上海AI Lab&澳门大学
上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench，填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要，当前验证方法有困境，新模型验证精度高且能用于强化学习。
头号玩家照进现实！NTU发布世界模型交互新范式，攻克主动操作难题
南洋理工大学MMLab团队推出Hand2World，让AI世界模型能真正互动。它摒弃旧有遮挡误导，用3D手部结构与射线编码解耦手与头运动，实现闭环持续交互，基于单目视频全自动标注，为AR、机器人交互铺路。
Scaling时代终结了，Ilya Sutskever刚刚宣布
Ilya Sutskever 在访谈中称「Scaling 时代已终结」，指出当前模型存在能力参差不齐、泛化不足的问题。他认为人类情绪类似价值函数，人类学习效率高。未来 AI 发展将进入研究时代，他还分享了 SSI 战略及对 AI 对齐等问题的看法。
OpenAI最新技术报告：GPT-4o变谄媚的原因万万没想到
OpenAI发布技术报告解释GPT-4o更新后“变谄媚”原因，是强化学习及用户记忆等因素共同导致。还分享了上线前未发现问题的缘由及后续改进流程的多方面举措，同时提到对用系统提示词控制模型行为存疑。