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用 Docker 跑大模型训练，Unsloth 解决了环境配置难题
Unsloth AI 发布 Docker 镜像版本，解决本地训练大模型环境配置难题。拉镜像就能训练，依赖和示例 notebook 都打包好。使用简单，不过有暂不支持 Mac 系统等限制，单卡 NVIDIA GPU 场景较适用。
AGI 路线图第二阶段：游戏即模型训练｜AGIX PM Notes
文章围绕AGI展开，介绍AGI路线图第二阶段“游戏即训练”，指出游戏是训练agent的理想环境；还提及Dreamer系列研究进展。同时涵盖本周市场动态、多家公司AI动态及ETF复制指数的方法、优劣和影响。
AI Pin 们折戟后，第二代 AI 硬件闷声发了大财
过去两年，第一代AI硬件喊出‘杀死智能手机’口号，赚足目光。当下，创业者不再将取代手机作为目标。第二批AI硬件‘边界感’强，专注细分场景，同时，科技巨头正布局全新AI层，‘隐形OS’雏形已现。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。
北大联合Llama-Factory推出DataFlex：工业级数据动态训练系统
北大张文涛教授、鄂维南院士团队联合多机构推出大模型数据中心动态训练框架DataFlex。它是统一训练基础设施，纳入三类核心能力，解决底层系统问题，在效率和效果上有提升，受社区认可。
自定义轨迹驱动AI视频生成，ATI无需训练适配多种生成模型
字节提出视频生成运动控制统一框架ATI，通过轻量级运动注入器将用户定义轨迹投影至预训练图像 - 视频生成模型潜在空间，实现协调控制。用户指定关键点及路径控制运动，无需重新训练，适配不同架构。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
只训练数学，却在物理化学生物战胜o1！新强化学习算法带来显著性能提升，还缓解训练崩溃问题
上海创智学院、上海AI Lab的MM - Eureka系列工作提出新强化学习算法CPGD，缓解训练崩溃问题，提升性能。还构建多模态强化学习框架，推出MMK12数据集和MM - PRM模型，开源相关成果。
JoyInside 创新大赛现场，我看到 AI 硬件长出了灵魂
作者曾对多数AI硬件失望，认为其有硬件没灵魂。但在观猹和京东联合举办的JoyInside创新大赛上，20强产品让其改观。大赛基于京东JoyAI大模型，缩短产品上市周期，前三名产品各有亮点，还呈现场景垂直化和交互方式改变趋势。
一张小卡片敢卖999？原来是智能体AI硬件
出门问问发布全球首款智能体AI硬件TicNote，有录音转写、翻译等功能，外观小巧便携。今年4月海外上市获好评，现国内版上线，售价999元起。出门问问坚持软硬结合，未来Shadow AI将搭载更多硬件。