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AMD新论文颠覆认知：FP4训练不稳定，原因不是随机性不足
大模型训练成本高，降低训练精度可降成本。AMD联合宾州州立大学论文颠覆认知，揭示FP4训练不稳定源于结构性微缩放误差，非随机性不足，还在原生FP4硬件完成大模型预训练。
英伟达&MIT等推出Long-RL，长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。
4K超分Agent修图师来了！一键救活所有模糊照片
传统图像放大模型应对复杂情况力不从心，4KAgent应运而生。它基于多智能体设计，有感知、复原等模块，能为图像定制4K超分方案，在多领域测试中表现出色，无需特定领域再训练。
Karpathy「疯狂之作」：100美元、4小时，就能训练你自己的「小型GPT」
AI传奇人物、前特斯拉AI总监Karpathy推出开源项目「nanochat」，以不到8000行代码复现ChatGPT全流程，只需一台GPU、约4小时、成本仅百美元。项目在GitHub上线不到12小时获4.2k星标。
龙虾连Gemma 4，只需三步，谷歌官方教程出炉，不再花钱买token
谷歌官方发布教程，教大家分三步将 Gemma 4 和龙虾（OpenClaw）连接。有人认为此流程清晰直接，让本地跑 Agent 变得简单。不过 Gemma 4 与顶尖模型有差距，且小模型安全性存疑。
Claude Opus 4.1代码实测惊人！OpenAI开源模型却只会写屎山?
昨日，OpenAI、谷歌和Anthropic等发布新模型。Anthropic推出Claude Opus 4.1，虽性能提升不大，但编码能力获大客户认可。实测显示Claude - Opus - 4.1写代码稳，OpenAI新模型表现不佳。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
马斯克Grok 4逆天跑分泄露，「人类最后考试」豪取45%全场第一！
Grok 4跑分提前泄露，在「人类最后考试」中得分高达45%，远超Gemini与Claude，成为当前测试中最强模型之一。马斯克表示Grok 4以「第一性原理」构建推理机制，有望改写LLM格局。
顶尖模型离“科学家”还差得远？AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出，过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出，应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S，还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果，并邀同行共拓蓝图。