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750城市+5000小时第一人称视频，上海AI Lab开源面向世界探索高质量视频数据集
上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai，含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集，还训练了模型Yume。它特点突出，团队按四环节构建，望成世界建模等领域的数据基石。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
机械手真正「活」了，银河通用&清华推出DexNDM，用神经动力学重塑灵巧操作
银河通用与清华推出DexNDM，旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能，构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务，在sim - to - real方法上有创新。
Claude Code 5亿美元背后的AI工程革命
文章介绍了Claude Code的诞生故事、技术选型、开发流程等。它从听歌小工具变为年入5亿美元产品，90%代码自写，开发流程快，还重新设计终端交互。Anthropic团队各环节AI化，也有特殊条件，有些经验可借鉴。
4个月，创建20万个应用，这是背后的产品｜对话百度秒哒
百度无代码应用搭建平台秒哒4个月创建20万个应用。量子位对话其负责人朱广翔，他表示AI时代创意至上，秒哒让创意落地，还介绍其多智能体协作、打通百度生态等思路，以及功能迭代和未来规划。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
中英双语、29项第一、像素级理解：360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型
360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型，在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素级看图，中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法，还在多业务落地并开放API。
【博客转载】CUDA Vectorized Memory Access （文末送书）
文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽，实现朴素自定义设备内存拷贝函数，对比不同数据类型、大小及方法的性能，得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。