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Scaling 时代落幕：Ilya 眼中下一代 AI 的关键，不在模型，在人类
深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束，未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节，人类泛化能力强或源于进化，还探讨了价值函数等内容。
超越ZIP的无损压缩来了！华盛顿大学让大模型成为无损文本压缩器
华盛顿大学SyFI实验室提出LLMc，利用大型语言模型进行无损文本压缩。基准测试显示其压缩率优于传统工具，且项目已开源。不过，当前版本存在效率、吞吐量等问题，应用范围也主要在自然语言。
Meta全开源HumanCLAW：基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。
ICML 2026 ｜让大模型边想边说：这篇文章把「何时开口」变成可学习策略
论文《When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning》针对推理模型的‘沉默税’问题，提出Side - by - Side（SxS）Interleaved Reasoning，将‘何时披露内容’变为可学习决策，经实验验证效果良好。
首创TTFA指标！港大团队开源FASTER，让VLA模型真正实现「即刻响应」
港大团队提出FASTER，重新审视动作分块策略的反应延迟问题，提出快速动作采样方法。它即插即用，已开源。通过Horizon - Aware Schedule等创新，降低TTFA、提高闭环频率，实验显示能显著提升VLA反应能力。
Anthropic：警惕评测排行榜！差别可能只是机器的内存更大，而已
Anthropic发工程博客指出，AI编程评测排行榜上排名前列的模型分差小，而运行环境硬件配置能让分数波动6个百分点。同一模型在不同沙箱策略下分数不同，资源配置影响评测结果，排行榜分数差距或因硬件。
DeepSeek-R1发布100天后：全面复盘推理大模型复现研究及未来！
推理语言模型（RLMs）发展显著，DeepSeek - R1发布引发广泛影响且未完全开源。MiroMind等总结其复现研究，关注SFT和RLVR方向，介绍数据构建、方法设计、训练过程细节及实验关键发现。
Stream-Omni：同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
中国科学院计算技术研究所团队提出文本-视觉-语音多模态大模型Stream-Omni，能支持多种模态组合交互。它对各模态关系针对性建模，实现高效灵活的模态对齐，仅用少量语音数据就有多种交互能力。
范式跃迁：LLM + EC重构算法设计范式，华为&港城大夺冠CVRP国际顶级赛事
近日，华为与港城大联合团队‘OptVerse - CityU’在CVRPLib BKS全球挑战赛夺冠。他们用‘大模型(LLM)+进化计算(EC)’架构，刷新98个历史最优解，51个设新纪录，验证AI在算法设计潜能。
VAST完成5000万美元A轮融资，加速构建世界模型与UGC互动内容平台
通用人工智能公司 VAST 完成 5000 万美元 A 轮融资，由阿里、恒旭资本联合领投。该公司在 3D 领域成果显著，发布全新 AI 3D 大模型家族，还将重点投入世界模型研发和 UGC 互动内容平台建设。