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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。
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。
BRIGHT榜单SOTA！人大&百度ReasonRank：用推理增强的段落重排序器
传统listwise在复杂查询表现差，近期工作泛化性不佳。人大与百度等提出ReasonRank，通过全自动合成13K推理数据及两阶段训练，在BRIGHT等榜单表现优异，且ReasonRank-7B比Rank1-7B快2.5倍。
肖涵：2026 年的 AI 搜索就是智能体记忆 | Elastic 中国 AI 搜索技术大会
2026 年智能体记忆成 AI 基建新战场，虽概念不新但获前所未有的紧迫感。因智能体任务变长但记性差，加记忆后又有记不住该记、忘不掉该忘的问题，遗忘成最大难题，产品分三条技术路线。
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。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
为什么烧钱救不了中国AI？
文章对比中美AI企业资本开支，指出美国在消费市场、资本市场、人才培养上有优势，但中国AI有独特优势，如效率与场景驱动，还有庞大工程师群体和人才回流。强调中国应坚持开放，走差异化发展道路。
在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法
LLM虽知识丰富，但无法掌握训练数据外的信息，传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选，再回答”理念，用强化学习训练，实验显示在多方面碾压传统方法，未来或改变知识密集型任务解决方式。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。