MiMo-V2.6 系列是一套全模态模型家族，通过扩展强化学习算力推进模型智能。其 RL 扩展沿三个方向进行：每步消耗 1,568 个样本、2.7-3.7B tokens，上下文长度最高 1M；环境覆盖代码、通用、视觉与网络领域；并采用分组式智能体评分提供更准确的奖励信号。团队冻结 MoE 路由器并建立多层防御以抑制奖励攻击，同时开源训练动态、RL 环境与 RL 框架。
推荐理由：报告公开了 MiMo-V2.6 的 RL 训练动态、环境与框架，可供研究大规模强化学习与自我改进的读者参考复现。
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是其最快、最便宜的小模型，平均成本比 Haiku 4.5 低约 75%，提示词不超过 10 万 token 的请求价格最高下降 90%，超过 10 万 token 的请求价格则是前者的五倍。
推荐理由：Anthropic 发布 Haiku 5.5 并大幅降价，读者可据此判断小模型在成本敏感任务中的定位与取舍。
AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线。
推荐理由：AWS 官方给出 Haiku 5.5 的定位、成本变化与 Bedrock 接入方式，可据此判断它在多智能体分层中的分工。
英伟达团队基于 Nemotron 3，用监督微调、强化学习和反馈驱动的推理流程，在 IOI 2026 和 IMO 2026 两项竞赛中均达到金牌水平。
推荐理由：原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集，可据此复现领域专家模型的训练与推理流程。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展至开发者、企业和消费者，起步价每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由：官方披露了 Argon 在编码、企业知识与网络安全上的基准表现和分阶段开放路径，可据此判断前沿模型的能力边界与获取门槛。
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核经验迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：展示了把 CUDA 内核优化经验结构化迁移到 Apple Silicon 的方法，并给出注意力与 Mamba 两类内核的实测对比。