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攻克AI过度思考难题！美团新研究让通过“可验证”过程奖励激活LRM的高效推理
美团等机构研究团队针对LRM“过度思考”问题，提出可验证的过程奖励机制（VSRM）。它结合可验证奖励与步骤级奖励，为推理步骤分配奖励信号。实验显示其能降低输出长度并保持性能。
基于离散扩散模型的高效音频修复方法
数字音频时代音频易损坏丢失，传统修复法处理长间隙不佳。本古里安大学研究人员提出基于离散扩散模型的音频修复法，经MusicNet数据集实验验证，该方法在各间隙长度上表现优异。
AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型，取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中，准确率远超DINOv2，还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。
「神经软件」正在到来，人类代码将失去意义！
Lambda Labs CEO Stephen Balaban 在英伟达 GTC 2025 提出神经软件概念，指不再写代码，让大语言模型成软件。它没传统软件的 bug 问题，未来计算机或端到端神经化，虽有争议，但变革在加速。
硅谷今日最热具身模型！不用后训练，看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1，主打上下文学习，能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%，远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。
从“卷模型”到“算总账”：AI 产业竞争开始拼什么 | 请回答 WAIC 2026
WAIC 2026热度高涨，InfoQ直播间追问‘AI正在重写什么’。与会嘉宾讨论AI产业新阶段变化，如从‘看能力’到‘算总账’，认为模型重要性方式已变，还探讨了AI原生产品定义、AI Infra影响及未来关注方向。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
蛰伏一年，周衔团队带来首个具身基础模型，烹饪做实验弹琴，效果炸场
Genesis AI公布首个机器人基础模型GENE - 26.5，能完成烹饪、解魔方等复杂任务。该模型是全栈系统，以仿真加速迭代，用自研手套采集数据，还重写控制栈。公司后续计划发布全身机器人。
等了五年，AI 终端 Warp 终于开源！OpenAI 赞助
Warp是用Rust写的AI终端，其创始人Zach Lloyd宣布开源，代码已推到GitHub。OpenAI是开源仓库「创始赞助商」。开发瓶颈转移，Lloyd提出开放智能体开发模式。Warp还内置编程Agent，有云端Agent编排平台Oz。
AI安全得查祖宗三代？Anthropic登Nature揭秘大模型潜意识传染
Anthropic论文登上Nature，揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明，即使删掉敏感词，隐性信号仍能传递，且代码和推理链也是传染通道，这对AI安全评估提出新挑战。