在多模态大模型快速发展的当下，如何精准评估其生成内容的质量，正成为多模态大模型与人类偏好对齐的核心挑战。然而，当前主流多模态奖励模型往往只能直接给出评分决策，或仅具备浅层推理能力，缺乏对复杂奖励任务的深入理解与解释能力，在高复杂度场景中常出现 “失真失准”。
说个超级有意思的事。 今天凌晨，一个AI设计类的垂直Agent工具，在X上爆了。
一夜之间，老黄天塌了（doge）。
还记得刘慈欣在《全频带阻塞干扰》中描绘的耀斑爆发吗？
多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用，在训练阶段可以提供稳定的 reward，评估阶段可以选择更好的 sample 结果，甚至单独作为 evaluator。
AI 大佬 Andrej Karpathy 提出的 Vibe Coding，最近特别火，这是一种全新的编程理念，强调 “写代码像聊天一样自然”。
怎么老是你？？？（How old are you）尤其是最近Meta FAIR研究员朱泽园分享了他们《Physics of Language Models》项目的系列新进展后，有网友发现，其中提到的3-token因果卷积相关内容，沙哥等又早在三年前就有相关研究。这是最近网友不断对着Transformer八子之一的Noam Shazeer（为方便阅读，我们称他为沙哥）发出的灵魂疑问。
根据TechCrunch和Semafor等报道，美国财政部正在审查Benchmark Capital对中国初创公司Manus AI的7500万美元投资，据两位知情人士透露，这已经反映出中美之间的科技竞争已经升级到政治层面。
Jim Fan，英伟达机器人部门主管和杰出科学家、GEAR 实验室联合领导人、OpenAI 的首位实习生，最近在红杉资本主办的 AI Ascent 上做了一场 17 分钟的演讲
AI研究中，基准测试（benchmark）和排行榜在评估模型性能上扮演着关键角色。
