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总成本降低30倍，告别昂贵后训练，在线策略蒸馏敲开大模型后训练的未来
明星公司Thinking Machines由前OpenAI首席技术官联合创立，其研究团队提出在线策略蒸馏的LLM后训练方法。该方法结合在线策略训练与蒸馏优势，解决后训练两难困境，成本降30倍，还为持续学习和个性化打开新大门。
Thinking Machines新发现：Lora不是权宜之计，哪怕秩低到 1，也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知，实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系，有层选择、学习率等关键发现，还给出实用建议，但LoRA在部分场景表现待验证。
EMNLP2025 | SFT与RL的结合，vivo AI Lab提出新的后训练方法
vivo AI Lab 算法团队提出新的大模型后训练框架 GTA，综合 SFT 和 RL 优点，解决文本分类场景中 RL 收敛慢问题。论文已被 EMNLP 2025 录用，介绍了 GTA 框架设计思路、实验结果等，未来还将探索更多场景和大模型。
硅谷今日最热具身模型！不用后训练，看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1，主打上下文学习，能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%，远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。
模力工场 030 AI 应用榜：字节新品硬刚 Sora，“随变”登顶榜首
模力工场第 030 周 AI 应用榜揭晓，32 款应用上架，从社区声量高的应用中精选十款。涵盖创作、学习、智能自动化、心理疗愈等领域，上榜应用凸显 AI 从‘简单生成’向‘深度交互与高效执行’转变趋势。
Khosla 继 OpenAI 后的最大赌注，General Intuition 凭 38 亿个游戏高光片段做世界模型
今年10月，General Intuition完成1.34亿美元种子轮融资，由Vinod Khosla领投。它从Medal分拆，有38亿游戏短视频片段，可赋予机器“直觉和物理常识”，与LLM互补，商业化将从游戏拓展到物理世界。
AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
CVPR史上首次！中国车厂主讲AI大模型，自动驾驶也玩Scaling Law?
世界计算机三大顶会之一CVPR 2025落幕，小鹏汽车作为唯一受邀车企，其世界基座模型负责人发表演讲分享成果。小鹏用强化学习打造‘AI大脑’，还自研‘世界模型’，从云到端全流程优化，展现中国车企在自动驾驶的创新实力。
Kubernetes v1.36 发布：安全默认配置强化，AI 工作负载支持日趋成熟
Kubernetes发布1.36版本，代号Haru，含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习负载及API扩展性。安全功能多达GA，AI负载适配需求，还引入新功能，同时移除部分旧功能，Ingress NGINX正式退役。