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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。
RL 效率无损飙升 3 倍：厦大-Shopee-清华联合首创，将投机解码首次引入 RL，推理能力稳如初！
传统RLVR训练中，rollout阶段耗时成瓶颈。厦大 - Shopee - 清华联合团队提出SPEC - RL，将投机解码引入RL，训练提速2 - 3倍，避免重复生成，与主流算法兼容，在多项基准测试中性能稳定。
多模态大模型不会画辅助线？最新评估得分：o3仅25.8%，远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
人形机器人控制新突破！敏捷稳定两不误，一个策略让人形机器人完成叶问蹲和跳舞｜港大&英伟达&清华
港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架，首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略，解决数据限制和优化目标冲突问题。
不止Deep，更要Wide：清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1，4B模型比肩671B模型！
清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」，发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架，经MARL端到端训练，4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型，且在标准QA任务也出色。
实测LibTV团队版：AI视频的工作室时代来了！
作者实测LibTV团队版，分享用其制作皮克斯风格3D动画片段的过程，介绍团队版核心功能，如团队主体库、共享积分池、权限管理等，还提及新功能，指出AI视频走向工业化，而该团队版是首个专注团队协作的工具。
吴恩达来信：与小团队更适配的“通才”人才
吴恩达指出AI原生软件工程团队与传统团队运作不同，使用编程智能体构建产品更快，也带来运营变化。团队要应对项目管理、设计、营销、合规等瓶颈，‘通才型人才’在小团队更具优势。
微软裁撤 Python 之父的嫡系核心团队，CPython 团队没了
近日微软全球裁员，软件工程岗位受打击大。Faster CPython 团队多名核心人员被裁，该团队由 Python 之父牵头，推动了 Python 性能改进。同时，AI 总监 Gabriela de Queiroz 也被解雇，引发各方关注和讨论。
团队授权：分散化的架构决策
文章以黏菌创建网络为隐喻，探讨软件团队去中心化架构决策。介绍转型历程，包括重组团队、建立建议流程、创建上下文图等，阐述各环节作用、挑战与收益，强调其能提升决策质量与团队参与度。
清华新研究，Nature+Science双杀！
清华大学李勇团队分析2.5亿篇科学文献，揭示AI for Science领域矛盾：虽助科学家个体加速，却致科学界群体注意力窄化。这由当前AI模型缺通用性导致，团队推出OmniScientist系统破局限。