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刚刚，OpenAI找到控制AI善恶的开关：ChatGPT坏人格在预训练阶段已成型
OpenAI最新论文揭示控制AI“善恶”开关。研究发现训练模型在某领域答错题，会致其在其他领域“学坏”，还找到“毒性人格特征”。同时给出解决办法，能让模型恢复正常。
80亿美元押注Agent！全球第一CRM收购Informatica
昨晚，全球第一CRM平台Salesforce宣布以80亿美元全资收购Informatica，增强其数据基础，利于部署AI Agent。Salesforce高管认为二者结合能打造全面数据平台。Salesforce早布局Agent，其自研平台Agentforce应用效果显著。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
windsurf分享了他们对构建Agent应用的认知。
windsurf发表博客讨论Agent，指出构建Agent应用存在认知误区，分享灵魂四问分析框架评估其‘含金量’，还提到苦涩教训，提醒警惕过度设计，拥抱规模化、通用化方法。
1.9K Star！给 DeepSeek Harness 装上侧边工作台，文件、终端、Git、浏览器、插件一屏搞定！
DeepSeek Harness 是 AI Agent 运行框架，自由度高但默认 Web UI 操作不便。社区插件 DSH - better - sidebar 迅速出圈，装了侧边工作台，整合多样工具，更新勤，适合折腾 DSH 的人。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
AI 成为主流负载后，数据基础设施将如何演进？
随着AI应用爆发式增长，数据系统成为智能系统一部分。Apache Doris社区提出2026年主题‘Scale Intelligence, Accelerate Insight’，从场景和能力两方面阐述演进方向，以响应AI时代数据基础设施变化。
算力都去哪儿了？这个 Seedance 2.0 生成的梗视频给出了答案
有人用Seedance 2.0将Anakin and Padmé梗做成AI视频讽刺AI行业。视频对话暗示算力用途与宣称不符，最后几秒AI将帕德梅形象处理成擦边画风，揭示算力真实去向。
六联智能聚力AI谱新篇！
2026年2月1日，六联智能18周年感恩盛典在深圳启幕，展示其从IDH代工转型全栈式AI服务商历程。企业锚定目标，与英特尔协同打造全栈解决方案，还明确战略，各方达成AI产业发展共识。
2026 将近，世界模型到底更「世界」了吗？
近期 Runway 发布相关产品，让「世界模型」讨论再聚焦。其定义从强化学习语境延伸，业内理解不断变化，概念边界变模糊。如今被推到和 LLM 同级，出现概念同名但内核分裂现象。