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刚刚，OpenAI 发了一份 13 页的「超级智能新政」
OpenAI 发布 13 页政策白皮书《智能时代的产业政策：以人为先》，提出让繁荣惠及所有人、降低风险、普及 AI 三大目标，并给出公共财富基金、效率红利分配、税制改革等具体方案，同时 Sam Altman 表达了对 AI 发展的紧迫感。
近十年后谷歌与波士顿动力再「牵手」，这次要为人形机器人注入「灵魂」
近日，在 CES 2026 上，波士顿动力与谷歌 DeepMind 宣布达成全新 AI 合作，将 Gemini Robotics AI 模型与 Atlas 人形机器人深度整合，赋能其完成工业任务，首个应用领域是汽车行业。双方曾有过交集，此次合作被网友看好。
类R1训练不再只看结果对错！港中文推出SophiaVL-R1模型
DeepSeek - R1爆火后，类R1结果奖励训练范式引发推理热潮，但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1，引入‘思考奖励’机制，还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。
阿里通义发布并行计算新策略：1.6B等效4.4B，内存消耗骤降95%
阿里通义团队提出PARSCALE并行计算新策略，受CFG双路径推理机制启发，将并行思想扩展到训练和推理全流程。能让1.6B模型性能接近4.4B模型，内存占用大降，还可用于现有模型，无需从头训练。
5V5电竞版Prompt Battle来了，这是AIFUT大会最后的总结。
AIFUT大会结束，最后半天有圆桌、演讲与Prompt Battle电竞赛。余轶南谈具身智能和家庭机器人；5v5电竞赛红队夺冠；神思远等探讨影视行业；快刀青衣等交流AI创业；张泓等讨论AI投资；吕思彤分享开发经验。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。
3 亿美元 ARR、估值超 20 亿美元，演语科技是怎么做 ToC 应用增长的？
AI应用难做，演语科技却完成近3亿美元B+轮融资，估值超20亿美元，ARR超3亿美元。其成功在于找准付费人群、做厚应用、激进增长，让产品功能转化为收入，为AI应用商业化提供范例。
融资千万的 Violoop ，要做中国版的「硬件龙虾」
AI科技公司Violoop创始人何佳霖，想做中国版“硬件龙虾”，让AI 24小时为人类打工。其产品是手掌大小桌面硬件，3月12日完成数千万元融资，将用于产品落地等。团队最初尝试纯软件路线，后因安全等问题转向硬件。
卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。