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让大模型学会「自己教自己」！京东&中科院信工所连发三篇论文定义Self-Taught RLVR
京东和中科院信工所开展Self - Taught RLVR系列研究，连发三篇论文。从RLSD、NPO、CoPD三个维度探索让大模型自我指导。如RLSD解决信息泄漏，NPO引入有效学习信号，CoPD整合多专家能力，各有创新与良好效果。
2万开源项目已用上，OpenAI下了盘大棋，Cursor，Codex智能体纷纷支持
据彭博社消息，DeepSeek计划年底发布可自主执行多步任务、自我学习进化的AI Agent。OpenAI开源的AGENTS.md已获5k星，为编码智能体提供使用说明，还给出示例和使用指南，相关智能体已用于2万开源项目。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
姚顺雨对着唐杰杨植麟林俊旸贴大脸开讲！基模四杰中关村论英雄
清华发起AGI - Next前沿峰会，智谱唐杰、Kimi杨植麟、阿里林俊旸、姚顺雨等大咖齐聚。他们探讨AI发展方向，如唐杰认为Chat阶段结束，应走向做事；杨植麟强调做模型要创造世界观；林俊旸介绍千问进展，还讨论了路线分化、自主学习等话题。
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
是剧本杀来了？还是儿童剧本杀教育机会来了！
儿童剧本杀教育的兴起，不仅为孩子们提供了一种新颖的娱乐方式，也带来了教育的新机遇。它通过沉浸式体验，让孩子们在玩耍中学习历史，培养兴趣，同时满足了市场对创新教育内容的需求。
两个浙大学生决定只用AI生存72小时｜甲子光年
五源资本发起“72小时AI生存挑战”，浙大学生区瀚楠、陈睿轩参与。他们在封闭房间用AI工具生存72小时，先搭建Agent购得物资，后尝试用AI赚钱未成功。此活动灵感源于99年“72小时网络生存测试”。
提速30倍，Meta重新定义了新一代RAG！
LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。