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国产AI击败Meta：ReasonRank荣登BRIGHT榜单第一
基于LLM的段落排序方法中，listwise排序虽有优势，但当前重排器难处理复杂推理查询。ReasonRank通过生成推理密集型训练数据及两阶段后训练，赋予listwise重排序器强推理能力，在BRIGHT榜单击败Meta。
媲美DeepSeek！腾讯开源新版混元模型：AI Agent强化，超30种智能体指令
腾讯开源混元大模型最新版本Hunyuan - A13B，为专家混合模型，有800亿参数，130亿激活。支持快慢思考模式，针对AI Agent强化，设计超30种智能体指令。测试成绩超DeepSeek - R1等，架构和训练有优化。
华为+DeepSeek，推理性能创新高！技术报告也公布出来了
华为昇腾在部署超大规模MoE时推理性能创新高，全面超越英伟达Hopper架构。其采用‘以数学补物理’方式，还将全面开源。团队从多方面优化，在不同硬件上取得优异性能，本周还将举办技术披露周。
快手 AB 场景提速 145 倍，从 Spark 到 Apache Doris 的加速实践
快手 AB 指标生产场景从 Spark 切换到 Doris 提速 145 倍、资源消耗降 72%，刷新 Doris 单机群最大规模。本文介绍选择 Apache Doris 的原因，以及在存储、计算、调度、稳定性等方面的优化，对构建 AB 实验平台有参考价值。
阿里开源PromptEcho：用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward
阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。
不换GPU，性能飙升2.8倍！英伟达用软件暴打摩尔定律
2026年1月8日，英伟达官网披露，基于Blackwell架构的推理软件栈升级，让混合专家模型（MoE）推理效率迎「阶跃式」突破，单GPU吞吐飙升2.8倍，显著降低推理成本。其通过软件针对性升级发挥硬件潜力，还进行多项优化。
Anthropic万字Skills教程，把Agent工程的核心武功秘籍说明白了
Anthropic官方发布33页Skills构建指南，详细介绍构建高效Skill的方法，涵盖基础概念、规划设计、测试迭代、分发共享等内容。还提及openai用codex agent做项目的经验，指出人类审查成瓶颈，引出渐进式披露的核心秘籍。
重塑记忆架构：LLM正在安装「操作系统」
现代大型语言模型（LLM）存在「记忆缺陷」，难以维持长期记忆。近期关于大模型记忆的研究增多，如 MemOS 等。文中介绍了长上下文处理能力与记忆的关系、记忆类型，以及实现 LLM 记忆的多种方法和相关研究成果。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
社区供稿 | Index-AniSora 技术升级开源: 动漫视频生成强化学习
B站升级动画视频生成模型Index - AniSora技术并开源，支持多种二次元风格视频镜头一键生成。基于相关研究提出首个专为二次元视频生成的强化学习技术框架，构建奖励数据集、训练AnimeReward、提出GAPO优化策略，实验验证其有效性。