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李建忠：关于AI时代人机交互和智能体生态的研究和思考
在2025全球产品经理大会中，奇点智能研究院院长李建忠分享了大模型驱动的AI产业生态和产品创新。他谈到推理范式转换使模型进入“经验数据时代”，还分析了应用开发、人机交互范式转换及智能体生态演进，预言孤立App时代终结。
碾压DeepSeek V3！开源AI Agent专属模型，1万亿参数、工具使用能力超强
国内大模型平台月之暗面开源了模型Kimi - K2，这是混合专家模型，总参数1万亿。它针对AI Agent优化，工具使用能力强。测试显示其性能碾压DeepSeek V3等模型，训练流程还有独特技术创新。
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。
谷歌让机器人「长脑子」了！首发离线具身VLA模型，断网精准操控
谷歌首发具身智离线模型Gemini Robotics On-Device，实现VLA多模态大模型在具身机器人本地离线运行，无网络也能稳定运行。谷歌还开源了SDK，具身智能迈向实用化新阶段。
传统RAG只会翻书不会用？RAG+让Reasoning能力上一个新高度！
现有检索增强生成（RAG）技术在需复杂推理领域表现不佳，像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”，与知识库构成双料库，在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案，团队还透露了未来方向。
扩散语言模型扛把子LLaDA迎来新版本，数学、代码、对齐能力均提升
中国人民大学与蚂蚁集团团队基于前期 8B 扩散语言模型 LLaDA，提出方差缩减的偏好优化方法 VRPO，推出 LLaDA 1.5。它在数学、代码、对齐任务上性能提升，VRPO 为扩散语言模型对齐提供框架。
Karpathy教你值回ChatGPT 200刀「票价」，初创工程师揭秘ChatGPT最核心能力
AI大神Andrej Karpathy用一张图教你选ChatGPT模型，给出使用指南，如简单问题用4o，困难问题用o3等。初创工程师Eric Hayes揭秘其背后复杂记忆系统，含保存记忆、聊天历史等，提升了用户体验。
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。
机器人需要一个「思考系统」：τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕，具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限，上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA，提出分层架构和新推理机制，用大量真机数据训练，在长程任务表现出色。
TRM思考奖励模型上线，大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案，忽略推理过程。上海多校团队提出TRM，用ME² principle刻画推理质量，DAG-based pairwise evaluation还原结构，训练奖励模型，让推理质量可度量、训练和优化。