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SAPO：让强化学习告别“硬剪切”

强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。

Cloudflare推出基于QuePaxa共识算法的Meerkat服务，可无领导者写入并保持强一致性，提升网络可用性。虽有往返通信代价且非通用数据系统，但优化对强一致性系统重要，还未投入生产。

OpenAI推出ChatGPT「学习模式」，旨在支持真正的学习。该模式从答案机变导师，通过定制指令实现智能教学，有交互式提示等特性，测试反馈积极，未来还会有更多功能。

谷歌DeepMind研究者分析下一像素预测在图像识别与生成任务中的扩展特性。实验显示其扩展趋势与文本类似但效率低，最优策略因任务和分辨率而异，预计未来五年逐像素建模可行。

作者分享Chrome MCP + OpenAI Whisper将播客秒变学习笔记的工作流。此组合成本低、无限制、学习成本低，通过实例演示音频下载、转录及划重点等步骤，适用于多种场景，性价比高。

姚顺雨入职腾讯后首个成果CL - bench，用来测试大模型“从上下文中学习”能力。研究指出当下模型多依赖“过去”知识，无法适应“当下”学习。评测中，十个前沿模型表现不佳，揭示其真实场景应用缺陷。

Aether AI 定义技术路线为「因果世界模型」，关注模型识别影响结果的变量、理解因果结构、模拟干预后果。它从预测未来的局限切入，介绍了因果能力的三类核心问题及研究成果，还用四层架构实现能力落地。创始人黄碧薇看好当下时机，从 Physical AI 切入创业。

近年来，生成式AI和多模态大模型进展显著，但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究，提出综述、方法、Benchmark和Codebase，为相关人员提供全面支持。

Nano Banana是神秘的AI绘图新模型，大概率出自Google。它生图一致性超强，在人物一致性、背景替换等多方面测评中完胜GPT - 4o等模型。虽仅在LMArena盲测随机出现，仍值得一试。

梵蒂冈宣布美国红衣主教Robert Prevost当选新教皇，而AI预测的是意大利红衣主教Pietro Parolin，Prevost不在预测名单。研究人员用算法分析选举人，还请ChatGPT整理资料，专家指出模型有局限但方法或可用于其他选举。