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快手提出强化学习创新框架RLEP，突破大模型推理瓶颈
OpenAI等模型用强化学习提升推理能力，但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架，引入经验回放技术，分经验收集和回放训练两阶段，还采用优化策略，提升大模型训练效率和性能。
Claude水印已被破解，斩获11k Star！但会被拒绝安装
Anthropic为Claude生成文本添加隐藏水印，引发争议。很快有开源项目可去除Claude、Gemini、OpenAI水印，获11k Star，但Claude拒绝安装。反对与支持水印者观点不一，双方展开猫鼠游戏。
TRM思考奖励模型上线，大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案，忽略推理过程。上海多校团队提出TRM，用ME² principle刻画推理质量，DAG-based pairwise evaluation还原结构，训练奖励模型，让推理质量可度量、训练和优化。
GPT-5.2连肝7天，300万行代码造出Chrome级浏览器
Cursor的CEO让GPT - 5.2连续运行一周，产出300万行代码，从零构建Chrome级浏览器。还介绍不同模型长任务表现、多智能体协作架构，指出这将颠覆软件开发经济学。
Meta开源Muse Glimmer，30B Agent小钢炮跑进你的电脑
Meta发布并以宽松协议开源Agent模型Muse Glimmer。它30B参数，能跑在Mac或PC上，多项Agent基准领先。可完成端到端任务、调用工具及多步推理，接受文本与图像交错输入，用途广泛。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
LangChain官方实测：多智能体架构怎么选？
构建AI Agent时，单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构，在复杂零售场景实验，对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本，还给出优化Supervisor架构的方法。
千人千面的真人级AI名师，劈开教育「不可能三角」
与爱为舞推出的AI导师能个性化教学，服务百万用户。其用「模型+语音+工程」铸造技术巨剑。经训练，AI可驾驭课堂，再经自研语音模型实现交互，通过链路优化等实现规模化落地，践行「全员皆超级个体」理念。
本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
盛大AI研究院新作：流式生成超越非流式，一句话让虚拟人动作丝滑如真，推理延迟仅1帧
盛大AI研究院与东京大学联合提出FloodDiffusion，首个基于定制化扩散强制的流式人体动作生成框架。它能零延迟生成无限长动作序列，解决了现有方法的问题，在多数据集评估中表现优异。