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刚刚，LMArena最新模型榜单出炉！DeepSeek-R1网页编程能力赶超了Claude Opus 4
LMArena最新模型榜单出炉，DeepSeek - R1（0528）表现亮眼。在文本基准测试中整体排第6、开放模型中排第一，细分领域也成绩优异，在WebDev Arena平台与闭源大模型并列第一，超Claude Opus 4。
推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
具身智能猛将再狂揽近6亿融资！机器人Moz1卷入办公室，全力冲刺万亿赛道
2025年具身智能赛道爆发，全球科技巨头与初创公司竞技。千寻智能获近6亿PreA+轮融资，其商用机器人Moz1实力强，自研Spirit v1与OneTwoVLA模型表现出色，以独特商业策略布局万亿市场。
刷新SOTA高出19.05分！英伟达开源OmniVinci全模态理解模型，只用1/6的数据，实现全方位超越
英伟达研究团队发布OmniVinci研究，该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据，在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
英伟达DLSS 4.5来了：Transformer再进化消除鬼影，“拼好帧”最高提至6倍还能动态调节
CES 2026英伟达在中国媒体见面会介绍了DLSS 4.5，它采用“双核心”策略，画质核心用第二代Transformer模型解决鬼影和闪烁，性能核心支持6倍插帧并能动态调节，还推出G - SYNC Pulsar降低动态模糊。
开源DeepSeek R1增强版：推理效率快200%，创新AoE架构
德国TNG公司开源DeepSeek R1增强版DeepSeek - TNG - R1T2 - Chimera，基于三大模型混合开发，采用创新AoE架构，推理效率比R1 - 0528快200%，成本大减，在主流测试中性能更好。还介绍了AoE架构构建子模型方法。
内存四年涨700%，长鑫LPDDR6送样能把价格打下来吗
近期“长鑫DDR6送审”刷屏，实则涉及技术进度、资本事件、供应链前置动作。文章分析长鑫进展含金量，认为国产DRAM首次和国际标准处同一窗口。此轮存储涨价因HBM抽走通用产能，长鑫或补通用市场空缺。
经验记忆黑科技：LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%
现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境，北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架，解决了这一痛点，在保持准确率的同时，显著提升了工具调用效率。
DeepSeek-R2为什么还没发？
全网期待的DeepSeek - R2再次被曝推迟。The Information称因CEO不满其表现，且可能因缺英伟达H20芯片致研发慢。回顾其“难产”过程，网友看法不一，有人认为延迟值得，有人推测要等V4。