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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。
劈柴哥和哈萨比斯亲自站台！谷歌世界模型Project Genie刷屏，幕后团队揭秘60秒不是极限，内存是巨大约束
谷歌发布世界模型原型产品 Project Genie，只需一句话或图就能一键生成可玩、可交互实时虚拟世界。它借助 Genie 3 等构建，解决了早期世界模型多短板，虽现处实验阶段，但已引发热议，应用潜力大。
AAAI 2026｜AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」，像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下，开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法，构建AP2O - Coder框架，借鉴人类学习模式，经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率，还适配通用模型。
写在GPT-5风波之后：为什么AI的智商和情商不可兼得？
GPT - 5风波后，作者好奇其变可靠后情商下降的原因。论文实验表明，把AI教得会安慰人，其犯错率大幅上升、更易谄媚。AI和人类都存在智商与情商的矛盾，这源于最终目标不同。
分享两篇Claude Skills最新论文，有3个核心结论
文章分享两篇Claude Skills最新论文，总结出技能安全漏洞、技能数量与准确率关系等结论。还探讨单智能体技能系统能否取代多智能体，通过实验验证其效率优势，并提出解决技能选择过载的方案，也对Agent Skills做了安全分析。
海淀105款大模型背后：看这些AI玩家如何抢占内容生产制高点
在北京海淀文化沙龙上，大家探讨AI如何重塑内容生产。海淀有105款备案大模型，占全国五分之一。快手可灵月入超1亿，AI音乐大模型让创作大众化，投资人捕捉到AIGC创业潮，新的内容生产秩序正被改写。
亚马逊码农噩梦来袭！沦落「仓库工人」，每天流水线分拣「AI代码」
AI工具广泛引入亚马逊编程工作，虽提升效率，但让程序员工作节奏变快，像流水线工人。亚马逊管理层推崇AI，认为能降成本提效率，可程序员担心创造力被扼杀、职业发展受影响。此外，实验显示AI编码助手能提升开发人员效率。
CNSNS｜西工大曹文博、张伟伟：克服优化求解器中的损失条件数瓶颈：一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注，但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈，指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR，在收敛速度与稳定性间建立平衡，实验验证其有效性。
ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD
小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷，文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD，设计轨迹状态库减轻计算负担，引入非对称对抗损失增强风格一致性，实验显示其效果优。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。