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Claude 4如何思考？资深研究员回应：RLHF范式已过，RLVR已在编程/数学得到验证
Anthropic两位研究员在博客采访中透露Claude 4思考细节。提到可验证奖励强化学习RLVR在编程和数学领域获证明，探讨了RL扩展、模型自我意识等，还为大学生给出AI领域建议。
纯靠“脑补”图像，大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。
如果你的大学不提供 Token，应该立即退学
本文站在学生角度探讨 AI 时代大学生学习问题。认为高校在 AI 教育上滞后，不提供 Token 不合理。强调学生应善用 AI，具备问题意识、判断力和品味，还给出了使用 AI 的具体建议。
一个开源平台，编织起了Agent「互联网」
如今 Agent 单体能力强但系统分散，开源平台 Octo 应运而生。它由明略科技打造，可聚合 Bot，让其成为企业级资产。Octo 重写协作，有 Matter 沉淀任务，塑造 Taste 让 Agent 更懂用户，还有六种协作模式。
10万token自然语言推理，让30B-A3B模型站上奥赛金牌线
上海人工智能实验室报告显示，30B - A3B规模的SU - 01模型不依赖外部工具，经训练在IMO、USAMO、IPhO等奥赛评测达金牌水平。研究还验证更高效科学推理系统路线，有望用于更多科学问题。
多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
【开源】build-your-own-x：30+领域造轮子教程，程序员内功提升指南
开源项目 build-your-own-x 收录 30+ 领域「从零造轮子」教程，解决学编程只知用不知原理的问题。涵盖 3D 渲染、AI 模型等多领域，多语言可选。介绍学习好处、使用方法，还推荐优质教程。
全球自动驾驶激战，滴滴与清华走出一条技术新路
2026年全球自动驾驶竞赛白热化，Waymo高歌猛进，特斯拉遇困境。滴滴与清华合作，成立实验室，发布STAPO算法，打通产学研链路。滴滴自动驾驶低调务实，掌握全栈技术，将出海阿联酋，其主业优势保障稳健发展。
LaPha：你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球？
经典强化学习动作空间离散有限，但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha，将智能体行为树映射到潜空间，构造密集奖励、剪枝等，在基准测试中效果显著。
FlashAttention-4正式发布：算法流水线大改，矩阵乘法级速度
深度学习领域底层优化技术FlashAttention更新至4版本。其核心作者称在Blackwell GPU上，注意力机制执行速度接近矩阵乘法。新算法克服瓶颈，在B200上性能提升，还获Pytorch官方支持。