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VeRL-Omni 是一个面向多模态生成模型的通用 RL 后训练框架，由 VeRL-Omni 团队在 verl 与 vllm-omni 之上构建。覆盖扩散 transformer（Qwen-Image）、混合 AR-DiT（Qwen-Omni）、统一理解 + 生成（BAGEL、HunyuanImage-3.0）等架构。
Ashpreet 现在是 Agno 的创始人，以前在 Airbnb、Facebook 做过工程。Scout 是 Agno 新推出的开源项目，定位是「上下文智能体」——一个能在 Slack、Google Drive、Linear 里自由穿梭、替你把碎片化知识拼起来的 AI Agent。
FDE，全称 Forward Deployed Engineer[2]。它在两年前还是 Palantir 圈子里的一个工种黑话，今天已经悄悄变成猎头的开场白、招聘启事的高频岗位、以及社交媒体上“AI 时代最值钱岗位”的候选答案之一。
“Claude 可能比你更擅长从你这里提取出你想要和需要的东西，而不是由你向 Claude 详细指定。”
当前，测试时扩展范式普遍致力于增加推理长度。然而，已有研究表明，随着推理长度的持续增长，以垂直扩展为核心的计算范式容易陷入探索僵化等问题。因此，从另一维度拓展推理的宽度显得尤为重要。K2.5、Step3-VL 和 LongCat-Flash-Thinking 等模型已在推理宽度方面开展了有益的探索。
上个月，斯坦福大学、伦敦帝国理工学院和互联网档案馆（Internet Archive）联合发表了一篇论文。他们干了一件以前没人干过的事——结论是：到 2025 年年中，全球 35.3% 的新发布网页是 AI 生成或 AI 辅助的。
回溯过去三年，AI 与社交的交汇，一直都在经历实验，走过了三次根本性转变。 第一次转变发生在 2023 年，Character.AI 为代表的 AI 陪伴产品。
在红杉资本AI Ascent2026峰会的舞台上，Starcloud联合创始人兼CEO Philip Johnston带来了一场堪称“戴森球雏形”的震撼演讲，论证了为什么“AI 计算的未来在地球轨道上”。Philip Johnston被视为“太空AI计算”这一前沿领域的开拓者，致力于通过向地球轨道部署卫星数据中心，解决地球上 AI 算力带来的能源瓶颈。
最近，来自上海创智学院、复旦大学等机构的研究者提出了 Hallo-Live，试图正面解决这个矛盾。论文于 2026 年 4 月 26 日 发布在 arXiv。该方法将 异步双流扩散（Asynchronous Dual-Stream Diffusion） 与 人类偏好引导蒸馏（Human-Centric Preference-Guided DMD） 结合起来
Anthropic实锤：Claude裸跑模型，9美元全废；但是套上Harness花200美元效果直接起飞。AI效果不好？别再纠结换模型了！OpenAI和Anthropic都在用的Harness工程，一文讲透。