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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。
a16z办了一所学校，专招18岁的天才，他们是学生、员工和投资标的
硅谷知名风投a16z创办面向18岁左右年轻天才的学院，首年免学费，不颁发正规学位，未来将收取与顶尖私立大学相当的学费。本文剖析该项目背后风投提前争抢AI顶尖人才的产业逻辑与商业模式争议。
DeepSeek低价风暴打服硅谷！海外平台争相倒贴V4 Flash
DeepSeek V4 Flash掀起价格风暴，全球开发者为之疯狂。海外平台如Nous Portal、Cline等纷纷补贴，其能力大幅提升，价格却极低，让开发者更愿尝试开源模型，AI应用层或迎转机，且DeepSeek Code可能将至。
伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。
不玩Harness，卷Model，Meta说：模型即计算机
当下AI圈热捧Harness Engineering，Anthropic让Harness从概念成产品，众多企业纷纷入局。但Meta反其道而行，发布Muse Spark模型，还联合提出神经计算机领域，其论文对相关概念做了介绍并展示实验结果。
英伟达帮你省钱，让大模型推理「短而精」，速度快5倍
过去大模型推理追求长链思维，导致推理链长、Token消耗大、响应慢。英伟达研究院的DLER研究给出解决办法，通过强化学习优化方法让模型‘短而精’，推理长度减超70%且准确率不变，还适用于大模型。
攻克「恶意投毒」攻击！华南理工联合霍普金斯和UCSD，连登TPAMI、TIFS顶刊
华南理工大学计算机学院AI安全团队联合国际高校，聚焦联邦学习中防范恶意投毒攻击。提出FedID和Scope两种创新防御方法，前者用多种度量标准和动态加权检测恶意梯度，后者通过逐维归一化等揭示后门维度，均有良好效果。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
开门红！首钢园中关村通力进入首批“国家级科技型企业孵化器”公示名单
近日，落户北京首钢园的中关村通力科技孵化器入选工业和信息化部科技型企业孵化器（第一批）名单。它聚焦芯片等根技术，已孵化超300家企业，融资超百亿。未来将定位‘AI原生孵化器’，构建全栈赋能生态。
Cursor发布Composer 2：专攻代码的模型，价格只有GPT-5的零头
Cursor本周发布自研编程模型Composer 2，只攻代码生成。其得分提升，超Claude Opus 4.6，接近GPT - 5.4 Thinking。训练基于代码数据，处理复杂编程任务准确度高，价格远低于竞品。这是Cursor全栈布局，欲掌握AI编程主动权。