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EMNLP2025 | SFT与RL的结合，vivo AI Lab提出新的后训练方法
vivo AI Lab 算法团队提出新的大模型后训练框架 GTA，综合 SFT 和 RL 优点，解决文本分类场景中 RL 收敛慢问题。论文已被 EMNLP 2025 录用，介绍了 GTA 框架设计思路、实验结果等，未来还将探索更多场景和大模型。
2025 的企业 AI 市场， Data &AI 占据主流视野
数据是 AI 模型学习和训练的基础，Data & AI 基础设施可打通数据与 AI 全链路。企业应用 AI 不应只关注算法和算力，还需重视私域数据。同时介绍了不同类型企业在 Data & AI 领域的特点及合作成本等内容。
微信悄悄上线AI播客，新闻主播们的活儿可能真要被抢了。
微信正在灰度内测AI播客，入口在“快讯”页面。它从重要新闻中挑内容分类改写，以双人对话方式播读。此前公众号后台也尝试AI声音。此功能适合资讯新闻，未来或能盘活更多信息场景。
一个人+Claude+云服务，相当于一整个工程团队
网上两个实操演示被疯转，一是Google Cloud工程师用Claude配合Google云部署应用；二是Anthropic Claude团队教搭建带持久记忆的AI智能体。博主整理7天实操计划，将Claude变“全自动AI雇员”，还介绍多种AI雇员类型及成本。
为何我的 Docker 镜像如此庞大？使用“dive”进行深度剖析以找出臃肿之处
在AI项目里，Docker镜像可能臃肿庞大，影响开发与部署。本文以朴素BERT分类器镜像为例，指出未优化镜像会导致开发慢、CI/CD低效等问题，还介绍用dive工具剖析镜像，找出臃肿之处以优化。
一文讲清三种AI应用系统的架构及及TOP威胁框架
文章从AI系统分类及架构出发，分析不同类型AI系统的威胁特征，并介绍现有的威胁分析框架。目前AI应用架构经历从GenAI到AI Agents，再到Agentic AI的演进，各方向独立发展，且威胁各有特点又有重合。
对话 Ruby on Rails 之父：发自内心恨透 Copilot，手凿代码才是程序员的乐趣
传奇程序员 DHH 做客播客，深入探讨世界观。他虽用 AI 学习，但担忧 AI 编程助手致技能退化，‘恨透’它。还谈及编程经历、语言看法、架构偏好、商业哲学等，观点鲜明，引发关注。
AI 万能插座(网关)
AxonHub 是 All - in - one AI 开发平台，有统一 API 网关等功能。具备统一 API、追踪等核心特性，支持多种 API 类型和格式，介绍了不同部署与使用方法。
爆火开源AI画布，真正可落地的手写AI黑板
文章推荐开源AI画布PenEcho，它是个超智能黑板，适合学习场景，让手写与AI共生。能理解内容及空间关系，把回答放回画布，支持多模型，还具备多种功能。
技多不压身，那龙虾的 Skill 是越多越好吗？
作者结合学术研究和自身经验探讨小龙虾装Skill问题。研究表明Skill并非越多越好，装多效果变差，还给出合适数量区间。同时分享用好Skill的经验，如按需安装、合理增减拆分等。