碾压DeepSeek V3！开源AI Agent专属模型，1万亿参数、工具使用能力超强

国内大模型平台月之暗面开源了模型Kimi - K2，这是混合专家模型，总参数1万亿。它针对AI Agent优化，工具使用能力强。测试显示其性能碾压DeepSeek V3等模型，训练流程还有独特技术创新。

Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化

上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。

传统RAG只会翻书不会用？RAG+让Reasoning能力上一个新高度！

现有检索增强生成（RAG）技术在需复杂推理领域表现不佳，像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”，与知识库构成双料库，在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案，团队还透露了未来方向。

扩散语言模型扛把子LLaDA迎来新版本，数学、代码、对齐能力均提升

中国人民大学与蚂蚁集团团队基于前期 8B 扩散语言模型 LLaDA，提出方差缩减的偏好优化方法 VRPO，推出 LLaDA 1.5。它在数学、代码、对齐任务上性能提升，VRPO 为扩散语言模型对齐提供框架。

Karpathy教你值回ChatGPT 200刀「票价」，初创工程师揭秘ChatGPT最核心能力

AI大神Andrej Karpathy用一张图教你选ChatGPT模型，给出使用指南，如简单问题用4o，困难问题用o3等。初创工程师Eric Hayes揭秘其背后复杂记忆系统，含保存记忆、聊天历史等，提升了用户体验。

V0 模型直接进驻 Cursor，UI 生成效果炸裂，氛围编码体验再升级。

AI 编码赛道竞争激烈，Vercel 的 V0 发布 AI 模型，可在 Cursor 中使用，还推出新工作流提升 UI 生成效果。文中介绍了 V0 特点、Cursor 设置方法及使用演示，还分析了 Vercel 自研模型的原因。

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。

别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练

CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。

大模型从“胡说八道”升级为“超级舔狗”，网友：再进化就该上班了

机器人需要一个「思考系统」：τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代

2026 WAIC落幕，具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限，上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA，提出分层架构和新推理机制，用大量真机数据训练，在长程任务表现出色。