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千问3：开源第一不只是说说！
英伟达新开源的OpenCodeReasoning系列选千问作基础底座。千问3以Apache 2.0发布后，开发者生态更新频繁，衍生模型超10万，下载量破3亿，全球第一。其性能强，正加速开启全栈式AI时代。
从实验室到工厂：具身智能如何跨越商业化的“死亡谷”？｜甲子引力X
4月28日「AI共潮生——2025甲子引力X科技产业新风向」大会上，五位嘉宾围绕具身智能分享见解。当前行业处概念到商用过渡期，梅卡曼德邵天兰等四位机器人领军人物探讨商业化路径，指出需聚焦场景、降成本、强技术可靠性。
刚刚，Manus恢复独立运营
曾被Meta收购的Manus宣布恢复独立运营，为满足数据合规，需删除部分收购后产生的数据。它开发备份和恢复工具，还准备新功能拓展通用AI智能体能力边界。其出道曾即巅峰，后被收购，如今又回归。
给龙虾定MBTI、发工牌，还让龙虾偷技能…打工人得适应新环境了
AI圈掀起“养龙虾”热潮，智谱、腾讯纷纷发布相关产品。极客和开发者对龙虾进行实测，它不仅能用于打造赛博宠物、线上办公室，还能完成视频剪辑、教辅、营销等工作。同时，Agent框架让大模型进入业务线，飞书成合适的工作台。
画图 Prompt 两则
作者李继刚分享画图 Prompt 两则。因 Gemini Nano banana pro 画图风格太‘AI’，提出注入指定风格解腻，介绍了生成 Swiss 风格《鬼灭之刃》继国缘一战斗特写及日系下雪天初恋男女操场玩闹写真海报图的具体要求。
4天100万下载，这个移动端Agent直接给谷歌偷家了。
蚂蚁的全模态助手灵光爆火，上线4天下载量达100万，三天冲上App Store总榜第六。它提前实现了谷歌AI Studio移动版的核心能力，以简洁报告输出和多智能体协作架构获市场认可，有望让创造力平权。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
200行python代码实现从Bigram模型到LLM
本文从`babygpt_v1.py`出发，逐步加入self-attention机制、position嵌入等，实现完整GPT。介绍Transformer结构，讲解位置编码、单头自注意力等机制的代码实现，还阐述后续层的用途、参数调整及训练效果，最后提及模型优化方向。
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。
ECCV 2026 | 一段视频，重建一个可仿真的动态世界
机器人走出实验室后，训练数据需覆盖真实世界情况。OVOW由多团队完成，被ECCV 2026接收。它从单目视频出发，输出可编辑、可碰撞的实例级Mesh，串联视觉基础模型完成流水线工作，能用于物理仿真。