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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。
端侧AI加速到来，个人隐私如何保护？
Deepseek推动端侧AI加速落地，苹果、谷歌等企业纷纷布局。不过，端侧AI在发展中面临融合不佳、数据安全等问题。阿里研究院傅宏宇提出保障数据安全的建议，监管层也出台相关法规。
AI驱动增长，国产半导体设备加速突围
2025年全球半导体设备市场在AI拉动下增长，销售额预计达1330亿美元。中国市场领跑，国产企业加速突围。AI算力、存储芯片需求及后道封装测试成增长动力，本土企业在多领域取得进展，但也面临挑战。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
阿里云发布Qwen Cloud，加速AI出海！
阿里云在新加坡面向海外发布Qwen Cloud、Agent产品MuleRun等一系列产品及更新，实现云基础设施升级。Qwen Cloud是全新AI产品官网，Qwen3.7 - Max位列全球第五，Qoder用户超500万，阿里云基础设施迈入Agentic Cloud。
Thinking Machines 发布 Tinker API，实现灵活的模型微调
Thinking Machines公司发布Tinker API用于开放权重语言模型微调，可减少开发者基础设施开销。支持多种模型架构，集成LoRA，还发布开源存储库。虽有竞品，但Tinker侧重暴露低级原语，尚处封闭测试。
ZeroGPU Spaces 加速实践：PyTorch 提前编译全解析
本文聚焦 ZeroGPU Spaces 加速实践，介绍 PyTorch 提前编译。ZeroGPU 使在 Hugging Face Spaces 用 Nvidia H200 硬件更高效，但有局限。提前编译可优化模型，提升演示速度，还分享了接入方法、高级技巧及演示示例。
Thinking Machines 发布 Tinker，重新定义 LLM 微调的边界
Thinking Machines 发布工具 Tinker，它是灵活的语言模型微调 API，采用‘责任分工’模式，让研究者专注算法创新，不用被运维细节拖累。此模式获 Karpathy 赞赏，目前 Tinker 开始内测，理念受欢迎。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调（CRFT）方法，通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性，能提高推理准确率，学习参数量低，还适应少样本场景。
OpenAI 官方博客：用技能（Skills）加速开源项目维护
OpenAI用Codex改变维护OpenAI Agents SDK仓库方式，通过仓库本地技能、`AGENTS.md`文件和GitHub Actions，将工程工作变为可重复工作流，提升开发效率，还介绍了配置、技能架构及使用注意事项。