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从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
deepseek v4.1？ 梁圣的端午礼物突袭。
群里小伙伴称deepseek官方灰度新模型，手机和web端Flash模型思考模式大变，典型bug修复。测试发现幻觉严重，知识库截止大概25年6月。同时，deepseek获500亿首轮融资，梁文锋自掏200亿，投资方无投票权，五年锁定期。
上下文工程又进化了：Harness实现AI完全自主化
近期Harness Engineering讨论火热，Harness是围绕AI模型的支撑架构，Anthropic用其突破AI局限，解决AI完成复杂任务时的偷懒问题，还通过多智能体架构用于前端设计、软件开发，经实战检验效果良好，后续还对其进行简化。
AI开始替人类调用AI！token用量已是人类5.2倍
据OpenRouter统计，截至8月10日，Agent类token用量半年涨14倍，人类仅2.8倍。差距源于用法差异，虽智能体部分token计价低，但用量大仍烧钱。省钱关键在配套，且智能体任务验收缺人手。
Claude Fable 5怎么用？Anthropic 工程师：干你也不知道的事
Anthropic的Claude Code工程师Thariq Shihipar发长文介绍Fable 5使用方法。他认为与Fable 5协作要发现未知，其定位解决复杂问题。还将未知分类，给出任务前中后打法，并举例用Fable 5剪视频。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。
刚刚，MiniMax直接让龙虾学会自我进化，也认识「马嘉祺」了
在 GTC 2026 大会上，英伟达推出 NemoClaw。国内 MiniMax 加快‘AI 养虾’布局，推出 MaxClaw 模式。新发布的 M2.7 能力升级，在多方面表现出色，还在科研评测中获佳绩，实测效果良好，开启自我进化。
今天，分享Clawdbot记忆系统最佳工程实践
文章分享了 Clawdbot 记忆系统的最佳工程实践。它能自主处理现实任务，其持久记忆系统独特，将一切保留在本地。文中介绍了上下文构建、记忆存储、搜索等方面，还提及多代理记忆、压缩、刷新等内容。
社区供稿丨AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学、中国人民大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型开源，它基于 4B 参数，在深度探索类任务表现佳。有打破参数壁垒等亮点，还开源配套工具，提供应对小模型挑战方法，邀伙伴共建生态。
Gemini 3“超前点映”效果炸场，巴菲特305亿重仓谷歌
Gemini 3还未正式发布，“超前点映”已亮相，网友实测其表现超强，能完成多种复杂任务。关注度火热，谷歌CEO还转发相关猜猜乐消息。同时，巴菲特305亿重仓谷歌，据传因提前体验Gemini 3。