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快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
GEO中，llms.txt是个啥？
GEO中llms.txt是新兴网络标准提案，分提案A（访问控制）和提案B（推理指导）。提案A类似robots.txt，控制内容用于模型训练；提案B是Markdown文件，助LLM理解网站。作者整理指南分享，盼业内出标准。
竞赛编程Agent进入全球前十！南大、清华新模型CF rating超3500
大语言模型在竞赛编程场景易失败。南大、清华等研究者提出Solvita框架，由四个角色形成闭环，构建可训练图结构知识网络积累经验。实验显示其在多评测中表现强，提升不靠增加token。
AGI倒计时，OpenAI首席研究官重磅表态：留给人类的窗口「很小」
OpenAI首席研究官Mark Chen称AGI即将到来，模型能自主研究。他反对‘预训练已死’，认为Scaling曲线未到头。还提出‘Vibe Researcher’概念，不过通往AGI有评测和持续学习等问题待解决。
Meta正炼化老板：24小时不间断工作，扎克伯格真成机器人了
《金融时报》爆料，扎克伯格正将自己炼成“代理CEO”扎克bot，由其影像和语音数据训练，本人也参与其中。超级智能实验室攻克相关技术难题，Meta还开发“CEO Agent”，但项目上线或面临问题。
agent未来落地的收敛形态
当前agent开发变重，基模优化与agent开发脱钩。后续落地的技术收敛范式是将基模训练和agent开发有机结合，有模型更小、agent更智能、基模深入业务场景带来新想象力等好处。
阿里搞了个全能解析器，文档、图片、音频、视频一锅端
阿里巴巴开源 Logics-Parsing-Omni，用一个模型统一处理文档、图片、音频、视频四种模态，输出结构化 JSON 数据。它采用三级渐进解析框架，两阶段训练策略，在自建基准上多项指标超越 Gemini - 3 - Pro。
ERNIE 5.0：走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。
社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”：Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式
大模型在企业落地时存在“过度反思”问题，浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO，前者奖励“思考过程”，后者优化训练框架，实现推理效率提升，适用于企业场景。
小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2，它延续视觉推理优势，实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题，采用两阶段训练策略，准确率远超开源模型。