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重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
GPT-5 最强大的，是编程
据报道，OpenAI的GPT - 5即将到来且早期反馈积极。它在编程领域表现突出，尤其在实际编程任务上有提升，不过其具体形式存疑，改进或多来自后训练阶段的强化学习。
啊？豆包居然也开始卷AI编程了？
作者体验发现豆包更新了“应用创造1.0”标识的AI编程功能。该功能不仅能生成代码，还能可视化修改网页结果，用户操作轻松，降低了AI编程门槛，体验远超其他同类产品。
告别Reasoning模型的“灵光一现”，推理能力可控了
当前GPT - 4o、DeepSeek - R1等大模型推理的‘高级操作’随机触发，不可控。研究者受经典推理三要素启发，教会模型三种‘元能力’，经三阶段训练，模型效果提升，让推理能力可控。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
马斯克说今年编程就要死了，你信吗？
近期一条推文称马斯克预言编程今年将消亡，引发热议。但实际是作者二次创作，马斯克只是即兴推测年底或不用写代码。‘AI 直接生成二进制’有跨平台、可审查、可靠性三个问题，编程更可能走向‘AI写、人审’。
吴恩达：自动化测试在 AI 编程时代将变得极其重要
吴恩达分享团队用AI编程助手的经历，如Agent删代码。他认为AI辅助编程时代，自动化测试愈发重要，智能体测试能发挥作用，还强调优先测试基础设施代码，后端测试更关键。
智谱GLM-5强调的Agentic Engineering能力是什么？｜甲子光年
智谱上线并开源GLM - 5，在Coding与Agent能力上达开源SOTA，刺激股价上涨。它验证了Agentic Engineering可行性，提升能力阈值，但成本阈值也更显性，未来软件工程或分层发展。
编程 Agent 如何重塑工程、产品和设计
软件公司 EPD 目标是做出好软件，产出为代码。编程 Agent 让写代码变简单，使 EPD 角色定位改变，如 PRD 传统流程终结、瓶颈转向评审、通才更有价值等，各角色需适应新变化。
人类开发者将消失？斯坦福等打破自动编程神话，回到以人为本
AI编程发展使人们认为人类开发者将消失，但卡内基梅隆等大学研究者提醒，当前AI编程研究陷入追求机器全自动解决任务的怪圈，应转向以人为本，还提出构建人机协作的四大支柱及升级基础设施等建议。