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将DSA注意力引入多模态，快手Keye2.0开启强化推理新范式
快手发布新版多模态大模型Keye-VL-2.0-30B-A3B，率先将DSA机制引入多模态理解场景，解锁256K超长上下文深度感知，还首次解锁Agent协作机制。该模型在多方面表现出色，且将融入业务带来收益。
聊聊钉钉的悟空：给一个还没人走路的市场卖跑鞋？
钉钉发布悟空，与其他大厂先面向个人用户不同，它走企业级路线，有四层Skill体系等，虽初期被认为‘太重’，但钉钉全产品CLI化等创新有潜力，且安全设计是企业刚需，适合特定人群关注。
四足机器人首次同时「思考+走路」，北大提出链式推理MobileVLA-R1
在「大模型+机器人」浪潮中，让机器人既听懂话又走得对、稳很难。北大MobileVLA - R1将链式思考引入四足机器人，在仿真和真实实验中对标强基线实现提升，构建了更具工程可用性的范式。
3D-R1重塑三维视觉语言推理！让三维交互更智能
近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。
数学编码超越O3-high，英伟达版「DeepSeek R1二代」推理模型开源~
Nvidia开源OpenReasoning-Nemotron系列模型合集，采用Qwen2.5架构，基于500万条轨迹训练。评测输出长度最高64K token，多版本刷新SOTA。其‘heavy’模式有独特能力，32B版在数学与编程基准超越O3（High）。
推理与操控能力双提升！具身机器人双系统VLA模型新突破
香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow（FiS - VLA）统一双系统VLA模型，实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中，成功率和控制频率提升显著，泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。
突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。
129K Star 的 Deepseek Harness，社区已经把桌面版、插件市场都做好了！
AI Agent 框架 Deepseek Harness 在 GitHub 上已达 129K Star。官方定位为编程 Agent 框架，社区则围绕其开发了三个项目，分别是 deepseek - harness - desktop、awesome - dsh - plugin 和 dsh - desktop，拓展了使用场景与功能。
港股新贵押注物理AI，乐动机器人打造万亿市场空间的核心基础设施
物理AI时代，机器人需「读懂」物理环境，环境感知能力成竞争焦点。乐动机器人过去十年围绕此布局，有空间感知技术先发优势，其自研模型与架构构建数据飞轮，有望完成向感知基础设施平台的身份重塑。