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OpenAI没做到，DeepSeek搞定了！开源引爆推理革命
文章围绕大语言模型推理能力展开，介绍了推理模型概念，回顾RLHF训练流程，对比OpenAI的PPO和DeepSeek的GRPO，还阐述了GRPO开源升级版DAPO的关键技术点及训练中模型的新能力。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【八】｜ 什么是残差连接？
本系列是对长篇文章《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math》的解读笔记。本篇介绍残差连接，指出传统多层模型有网络退化和梯度传导困难问题，而残差连接能缓解，还说明了其工作原理和可行性。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
刚刚开源的学术论文阅读神器，AI 驱动的个性化“暴躁教授”助你攻克论文！
学术论文阅读常因晦涩内容和语言壁垒让人望而却步。Mad-Professor是开源的AI驱动学术论文阅读工具，集成多种功能，通过AI问答和语音交互解答疑惑，赋予个性化角色，让阅读体验高效且生动。
豆包工作体验：Agent 正在成为工作的新入口
豆包发布“豆包工作”，定位为独立办公 Agent 工作台。体验良好，能开项目、连办公应用。文章指出用户习惯迁移，Agent 成工作入口，还探讨了办公 Agent 的竞争点、权限问题、组织提效及人员角色转变等。
Agent的上限，可能不在模型，而在团队知识
文章记录安全中心团队搭建AI知识体系的实践，指出Agent输出质量取决于知识质量，分析传统知识库问题，介绍AI时代知识库转变、目标设定、搭建步骤、知识飞轮及避坑指南，还展示建设后的变化。
浪费20亿Token之后，我做了一个帮自己定义目标的Skill。
作者在浪费20亿Token后，开源了帮定义目标的Leader.skill。它能将模糊需求转为清晰目标，适用于多模型组合。还阐述人类与Agent交互范式转变及目标定义要点，给出目标七问方法论。
刚刚，Anthropic 宣布：Claude 自己长出了意识
Anthropic新研究《语言模型中的全局工作空间》，在Claude神经网络里找到特殊区域J - space，它有独特性质，对应全局工作空间理论。还介绍了发现方法及多个实验，探讨其与意识关系，研究已开源。
都说记忆是Agent标配，但MemSyco发现漏算了一件事
厦门大学与吉林大学的最新研究指出，随着大模型Agent具备长期记忆，虽成为“长期协作者”，但也出现Memory-Induced Sycophancy问题。为此提出MemSyco - Bench评测基准，经实验得出多项发现，指出Agent Memory关键瓶颈转变。