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LeCun新公司10.3亿美元种子轮融资，三顾茅庐拉谢赛宁入伙
图灵奖得主LeCun主导的AMI获10.3亿美元种子轮融资，投前估值35亿美元。团队抛弃大模型路线，转向联合嵌入预测架构，为通用人工智能提供新解法，还将落地多领域，且承诺开源研究。
视听分离SOTA提速6倍！清华发布首个6M高性能模型｜ICLR'26
清华大学团队推出Dolphin模型，仅用6M参数，通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制，实现单次推理精准分离语音，速度提升6倍以上，在多项基准测试中刷新纪录，为端侧设备部署开辟新路。
FUTURUS未来黑科技徐俊峰：侧翼突围，构建AR全栈解决方案｜甲子光年
2026崇礼论坛上，FUTURUS未来黑科技徐俊峰指出AI产业面临瓶颈，创业者应‘侧翼突围’。他认为以汽车挡风玻璃为介质的AR技术是数据闭环关键切口，还描绘了AR全栈解决方案赋能车厂的商业蓝图。
清华叉院教授手把手教你用强化学习训练智能体
在大模型智能体时代，智能体强化学习训练通用智能体很关键。ASearcher 是相关项目，AReaL 有交互次数和代码设计优势。本次吴翼教授将带团队成员，以多轮搜索智能体为例，教用最少代码实现训练。
什么都不做就能得分？智能体基准测试出现大问题
随着AI智能体走向实际应用，其基准测试变得至关重要。但现有基准测试问题多，如WebArena判错答案、τ - bench给无操作智能体高正确率。文章提出有效性判据和ABC清单，还揭示主流基准测试诸多问题。
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。
Qwen-Image-2.1开源：轻量高能，创作编辑一体化
通义千问团队正式开源Qwen-Image-2.1图像模型，该模型为7B轻量参数，整合文生图与图像编辑能力，原生支持透明图像生成编辑，做了多方面能力升级，开放多平台供开发者体验。
开源仅 3 天狂揽 7.1K Star！Browser-Use 把 Jev 模型装进了浏览器 Agent！
本文介绍Browser-Use团队开源的jev-ultrafast项目，该项目将新型Jev模型整合进浏览器Agent，通过读DOM替代截图推理，大幅提速降本，开源3天收获7.1K Star，冲上Hacker News首页。
OpenAI总裁：AGI时代来了！GPT-6已能自主干活24小时
本文报道OpenAI总裁Greg Brockman在a16z访谈中的发言，Brockman宣布已进入AGI时代，介绍GPT-6的能力跃升，分享OpenAI在AGI发展、AI安全对齐等方面的最新判断与动作。
Karpathy最新开喷：一句话让全场Agent开发者安静了
Andrej Karpathy在面向Agent开发者的分享中称，当前AI最大错误是急着逼Agent干活，没先搞明白底层大模型。他结合自身经历给出三步忠告，还建议从神经科学找灵感，鼓励开发者。