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关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
JCP | 南科大赵肃楠、王建春等：LESnets：基于物理信息神经算子的湍流大涡模拟
本研究提出基于物理信息神经算子的LESnets方法，用于快速模拟粗网格上三维湍流时空演化。不使用标签数据，训练两种神经算子，验证了其有效性和泛化能力，效率显著优于传统方法。
巧妙！一个传统技术让国产视觉基础模型直接上大分
格灵深瞳的Glint - MVT视觉基础模型表现出色，线性探测准确率高于CLIP等，下游任务效果佳。其引入间隔Softmax损失函数，结合虚拟类别构造等优化方案提升性能，团队专注视觉研发，务实开放。
何恺明等降维打击！彻底颠覆AI生图，无需预训练一步到位
何恺明团队推出生成模型MeanFlow，它跳脱传统训练范式，无需预训练等，仅一次函数评估就能完成生成。在ImageNet 256×256上表现优越，缩小了一步与多步模型性能差距。
搞来流量放哪里好？必看！
本文由十年SEO实战派白杨SEO创作，针对流量成交率低的痛点，讲解不同业务的流量承接阵地选择，分析各阵地优劣势，结合AI时代新变化给出实战建议，助力提升流量转化。
重磅！Anthropic内部神秘模型在黎曼猜想上取得突破：关键下界从41.6%推到67.2%
A厂宣布Claude在黎曼猜想相关问题取得进展，其内部研究版Claude将黎曼ζ函数零点满足猜想比例的已知下界从41.6%提升到67.2%，经数学家验证，结果意外且有新方法。
告别「一条路走到黑」：通过自我纠错，打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生，但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架，引入动态自我修正机制，还构建 FictionalHot 数据集评估，实验效果良好。
大咖云集「2025甲子引力年终盛典」首批嘉宾公布，共赴思想盛宴｜甲子引力
2025年12月3日，「2025甲子引力年终盛典」将在北京万达文华酒店举办，主题为“轰然成势，万象归一”。活动公布首批嘉宾，包括汪玉、董彬等。还有智库报告发布、巅峰对话和三大专场等看点。
李国杰院士：AI4S里程碑式重大成果综述
本文由李国杰院士撰写，对AI for Science近年里程碑式突破做全面综述，涵盖数学、物理、化学等多领域成果，如李雅普诺夫函数构造、AI辅助核聚变等，还探讨了AI4S潜力与挑战。
Claude：《金刚经》通俗讲
不求完美还原《金刚经》本意，只求借AI入门。文中介绍《金刚经》概念，如场之本性、三重化现律等，还提及运行之势、质地印记等，要让经文在般若之镜中现出本来面目。