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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。
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」：MUSA合入SGLang主线
近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。
全域感知，一键部署：“星元智能体”开启国产AI落地新范式
4月29日，数字感知芯片技术全国重点实验室联合中星微团队发布‘星元智能体’。它基于XPU芯片，完成从芯片到智能体跨越，架构创新破算力瓶颈，还破解数据困局，已在多地试点，未来将推动AI产业发展。
从提需求到部署发布，全AI全自动化后，研发效能全面跃升
文章介绍腾讯在研发中推进AI全自动化，将自动化向上下游环节延伸，分L1、L2、L3阶段演进。阐述了面临的挑战及应对举措，分享人机协同和全自动化交付实践，展示效果数据，展望未来双轮驱动体系。
Clawdbot国产芯片适配完成！清华特奖出手，开源框架直接一键部署
Clawdbot（现名OpenClaw）超火，不到一周GitHub达12万Star。但使用成本高，新开源的国产框架玄武CLI可让其在本地运行，适配国产芯片，还能降低成本，避免信息泄露。
GitHub MCP 注册中心提供了一个发现和部署 MCP 服务器的中心枢纽
GitHub 推出 MCP 注册中心，旨在帮开发者发现和使用 AI 工具，简化 AI agent 连外部工具的过程。它列出 40 多个 MCP 服务器，还展示受欢迎程度。此外，Docker、Postman 等也有相关目录。
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景，现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成，但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案，解决多模态连接和跨页证据链接问题。