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JustGRPO：扩散语言模型的极简主义回归

本文提出回归极简的方法 JustGRPO，在 RL 阶段让模型自回归生成，用标准 GRPO 训练，能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现，提升推理表现同时保留并行解码能力。

字节发布面向Agentic Coding任务优化的编程模型Doubao - Seed - Code。它在代码能力、生态兼容性、价格上优势明显，在实际案例中表现出色，其训练体系独特，为开发者提供高性价比选择。

传统Browser - Use难应对界面变化，大模型驱动下正迈向智能化。文章拆解其三大核心技术模块，介绍历史发展、核心功能，分析源码各模块，指出创新点与不足，还提及业界更好解决方案。

RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。

OpenAI官宣GPT - 6 Astra，自称‘世界上最聪明、对齐最好的模型’，总裁称迎来AGI时代。它成绩亮眼，能直接完成工作，达网络安全阈值，训练让AI深度参与，但价格较贵。

4月7日，Anthropic新模型Claude Mythos Preview限量发布，当天就有未授权用户猜出在线地址获得访问权限。Anthropic称未发现自身系统受影响，该模型对齐表现较好，但训练有技术错误。

传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。

文章围绕建立统一数据采集和指标体系，搭建AI统一数据采集能力，定义AI出码率等核心指标，构建AI效率研发指标体系，还介绍了数据采集方案、指标计算等，实现数据驱动闭环。

LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。

北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。