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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。
我是如何破解 NotebookLM 系统提示词的？
作者分享通过“逆向推理”破解NotebookLM系统提示词的故事，介绍系统提示词概念、破解原因、策略及从播客音频逆推提示词的方法，还提到该方法的效果及局限性 。
OpenAI 黑科技 Deep Research 诞生记：一个工程师的“不务正业”如何改变 AI 战争格局
OpenAI宣布美国用户可免费使用集成于ChatGPT的AI研究助手Deep Research。OpenAI负责人分享其背后故事，探讨起源、人类专家数据作用等，还提及RFT时机、代理安全性等，并展望其能访问私有数据，适用于具体任务。
离开OpenAI和Google后，两位大模型核心负责人决定卷下一代架构
曾是OpenAI的「强化学习最大主义者」Jerry Tworek，与谷歌Gemini预训练负责人Rohan Anil，共同创办Core Automation。他们探讨当前AI路线问题，认为下一代架构要能持续学习，还计划打造自动化AI实验室。
99分=0分！用《孙子兵法》《隆中对》做物理 AI，吴甘沙十年拿下全球机场 91% 份额
吴甘沙在演讲中分享驭势科技创业十年心得，用《孙子兵法》《隆中对》构建竞争策略，指出自动驾驶达99分易，最后1%难，是创业公司护城河。还介绍了市场选择、技术路线、商业模式等内容。
全球排名前三，复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点
2026 年以来，Harness Engineering 成业界热词。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE)，可实现 Harness 自动优化。实验中，AHE 让 GPT - 5.4 分数提升，适配 GPT - 5.5 后排名全球第三，且有良好泛化能力。
Anthropic 发布 Computer Use 最佳实践
Anthropic发布Computer Use开发者最佳实践，涵盖截图处理、模型选择、上下文管理等多方面。如缩小截图提升点击准确率，不同模型各有所长，还给出应对小目标、提示注入等问题的策略及教学、顾问模式。
Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench，让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化，测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律，初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
Transformer可以改装成Mamba了：苹果把推理成本直接打成线性
苹果将Transformer改造成Mamba，采用‘两步走’策略，先造中间形态，再转成Mamba，避免性能崩塌。实验显示，新方法性能几乎没掉，成本逻辑改变，为模型降本重构提供新可能。
Anthropic揭秘Agent长线开发架构：引入GAN机制，Claude自主撸出全栈应用
Anthropic公开前端设计和自主软件工程最新突破，为让Claude构建完整应用，从GAN汲取灵感设计多智能体协同架构。介绍架构实践、解决的问题及应用效果，还探讨架构简化和设计规律。