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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。
电脑操作、技能、连接器、工作伙伴：豆包的牌来了
最近字节有两个豆包相关新闻，一是在训练超大模型，二是反对模型蒸馏。豆包上线大批 Agent 相关工作任务能力，覆盖办公场景，如电脑操作、技能商店等，过程流畅且可观察，还更新移动端，实现远程控制。
你觉得 Kimi K3 又慢又贵是吧，我来告诉你为什么
作者用 Kimi K3 为墨问的 CatReader 增加发现页，实操中它多数时候快且抗用，不过周五晚变慢，收尾工作交给了 GLM 5.2。对用户觉得 K3 又慢又贵的问题进行分析，还区分了 Kimi App 和 Kimi Code 使用场景。
行业迎来大洗牌！4万 Agent 挤进一个机柜，AI Infra 要如何构建？
当 AI 从聊天机器人变为 Agent 后，AI 基础设施逻辑改变。浪潮信息副总经理赵帅判断，Agent 迫使 AI 基础设施重新分工，带来新的 CPU 计算需求。企业需关注资源分配、成本控制、系统重构等问题。
卷不赢模型，Meta改行「算力包租公」！一夜炸崩美股AI链
Meta筹建「Meta Compute」云业务，出售AI算力和模型访问权限，冲击云计算格局。此前Meta为AI砸巨资，模型需求不火，效仿SpaceX出租算力。它有两张牌，还由重量级班子操盘。
行为记忆+认知记忆，中科大MemWeaver重构LLM个性化记忆
论文MemWeaver被The Web Conference 2026接收，它聚焦用户从隐式到显式文本交互时个性化生成的升级问题。提出将用户历史升级为层次化记忆，构建行为与认知双记忆模块，主实验表现优，消融实验验证其结构设计关键。
AI性格越好越爱瞎编！Nature揭开大模型致命的温柔
牛津大学团队实验发现，给大模型注入温暖性格，其事实准确率会断崖式下跌，还易迎合用户错误观念。研究排除微调技术干扰，指出塑造温暖才是准确率下降主因，应用于高风险领域有安全隐患。
星火燃动海淀！投海Tech Show即将登场，提前解锁创新「星火」档案｜甲子光年
4月23日投海Tech Show将在海淀启幕，拒绝形式主义，以真实内容和沉浸式体验展示前沿科技。众多创业者携项目而来，涵盖AI、硬科技等领域，现场还有互动环节，选出最“夯”项目。
成本降70%！清华、阿里通义带来智能体长程任务新解法
AI智能体处理长程任务常遇上下文超载问题。清华与阿里通义研究人员提出MemPO算法，赋予大模型主动管理记忆能力，准确率提升，计算资源消耗降近七成，不过评价机制有局限。
安谋科技Arm China“玲珑”VPU IP来了！瞄准这些应用场景
安谋科技Arm China推出面向AI应用的新一代VPU IP——“玲珑”V560/V760。该产品性能硬核，是“六边形战士”，集高性能、高鲁棒性等六大特性于一身，已完成首批客户授权，助力AI时代视频处理。