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扩散语言模型扛把子LLaDA迎来新版本，数学、代码、对齐能力均提升
中国人民大学与蚂蚁集团团队基于前期 8B 扩散语言模型 LLaDA，提出方差缩减的偏好优化方法 VRPO，推出 LLaDA 1.5。它在数学、代码、对齐任务上性能提升，VRPO 为扩散语言模型对齐提供框架。
Karpathy教你值回ChatGPT 200刀「票价」，初创工程师揭秘ChatGPT最核心能力
AI大神Andrej Karpathy用一张图教你选ChatGPT模型，给出使用指南，如简单问题用4o，困难问题用o3等。初创工程师Eric Hayes揭秘其背后复杂记忆系统，含保存记忆、聊天历史等，提升了用户体验。
陶哲轩重写20年本科经典教材！Lean编程数学证明，GitHub已放出
陶哲轩迷上形式化数学证明，开设YouTube账号分享用Lean形式化证明的视频，还发布开源项目，将经典教材《Analysis I》定义、定理和习题「翻译」成Lean代码，项目可作学习资料，部分内容已完成翻译。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
满分的「差」，Qwen与复旦等揭示编程智能体奖励设计的结构性困境
Qwen团队与复旦等联合发表论文《The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards》，指出编码智能体奖励设计存在结构性困境，任何奖励信号只是人类意图的‘替身’，验证需成系统与智能体协同演化，并研究多种验证者。
东南大学耿新团队：模型不是不会做，而是被「挤掉了能力」丨CVPR 2026
东南大学耿新团队针对模型多任务融合问题提出论文《Model Merging in the Essential Subspace》。指出多任务融合失败源于关键方向重叠冲突，提出 ESM 方法，能让不同任务在模型中稳定共存，实验显示其性能更优。
我用1分钟开发了个上线应用，有阿里Meoo谁还学编程啊
阿里新出AI开发工具Meoo（秒悟），全程无需写代码，通过说话提需求，1分钟就能生成可上线、可分享、可交互的完整应用。它内置阿里云全家桶，能自动完成云服务环境搭建、数据库配置等，还支持创意社区和多人协作。
99%的人只发挥出了龙虾的1%的能力：龙虾邪修养法
博主Alex Finn分享让OpenClaw效能提升100倍的核心方法论，即构建专属任务控制中心。介绍了任务看板、日历面板等核心工具模块，还指出不要盲目抄袭，要用反向提示词定制工具面板。
Anthropic失业报告炸场！22-25岁年轻人被斩杀，AI淘汰75％编程
Anthropic报告显示，程序员75%任务已被AI覆盖，客服、数据录入等岗位紧随其后。虽目前未造成明显失业潮，但22 - 25岁年轻人入职率降14%。报告预警AI对就业影响是十年‘温水煮青蛙’。