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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。
1.7K star!找到啦，小众需求，但是需求的时候你一定用得上，企业级能源管理神器
MyEMS是开源能源管理系统新标杆，基于Python+Django构建，提供完整解决方案。支持多场景能耗监控，通过可视化报表和AI算法优化能效，助企业降15%-30%能源成本，还介绍了其功能、架构等。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
清华提出Jev-LDE：ICL示例只改一次，1-shot平均准确率就能暴涨
清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习（ICL）中示例选择成本高、效果不佳的问题，提出Jev-LDE方法，仅对初始检索示例做一次局部编辑，即可大幅提升1-shot准确率，推理成本增量很低。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
4秒卖出一只的爆款鸭，中国制造，宇树都来推销电机，复刻比买贵？
Hugging Face推出售价399美元的机器鸭Microduck，预售火爆，24小时销售额超260万美元。它开源且可玩性高，社区二创丰富。其配置“五脏俱全”，由中韩中多方合作，软件栈也全套开源，民间复刻成本超原版。
刚刚，神话级Fable 5.1来了！
今天，Claude Fable 5.1全平台上线，Mythos 5.1专供特定团队。新模型跑分有断层式代差，还降低了算力门槛。通过重绘金星、设计蛋白等案例展示其科研能力，在编程上也表现出色，同时在安全上采取‘一松一紧’策略。
OpenAI总裁底牌全交了：买下地球上所有的算力
OpenAI总裁Greg Brockman接受访谈，核心观点是世界长期缺算力。他指出算力需求远未释放，H100涨价凸显供应紧张，OpenAI要全买光算力、自研芯片，还谈到价格与利润、产品形态、智能体应用及医疗领域潜力等。
说一个反常识的真相，Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
作者有感于AI在真实工作场景评测的稀缺性，以阿里国际站RealReplicaBench评测集为例，介绍电商场景任务，发现多数模型成功率低，其他领域类似，呼吁厂商努力，作者也计划自跑评测更新排名。
刚刚，林俊旸官宣创业公司Pragmatik Labs！
原阿里千问技术负责人林俊旸官宣在上海创办新AI公司Pragmatik Labs，研究横跨数字与物理世界的下一代Agent。其获高榕创投、红杉中国领投，腾讯等支持，投后估值约20亿美元。