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Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。
刚刚，OpenAI发长篇论文：大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。
Claude Code之父最新访谈揭秘：Claude Code 迭代靠的是直觉「附个人独家使用秘笈」
Claude Code项目负责人Boris Cherny在访谈中揭秘其迭代靠‘直觉系统’，探讨智能体编程实用化、模型演进等。他还谈及软件工程师未来工作转变，给出使用Claude Code秘笈，强调基础与创造力重要性。
谷歌大脑之父首次坦白！茶水间闲聊引爆万亿帝国，AI自我突破触及门槛
AI界传奇Jeff Dean在「登月播客」深度访谈中，回顾个人成长、Google Brain早期故事及AI未来思考。他揭秘诸多细节，还谈到神经网络发展、注意力机制突破、LLM可解释性等内容，也提及未来五年规划。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大，策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架，梳理LLMs推理模式，将策略选择形式化，还分析了决策因素及策略选择机制。
反常识！GPT-5和Opus 4同时翻车：AI越强，越不爱用工具？
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验，让其开发工具。两模型表现出色，但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。
联合理解生成的关键拼图？腾讯发布X-Omini：强化学习让离散自回归生成方法重焕生机，轻松渲染长文本图像
图像生成领域，自回归与扩散模型技术路线之争不断。腾讯混元团队发布X-Omni模型，通过强化学习提升自回归图像生成质量，能渲染长文本图像。该模型已开源，还构建奖励系统评估生成质量。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
AI教父辛顿上海WAIC主题演讲：LLM真的理解语言，数字智能极其危险，可以无限复制
AI教父杰弗里·辛顿在WAIC开幕式演讲，对AI发展警惕且悲观。他认为LLM真理解语言，数字智能与生物智能差异大，AI进化快很危险，人类应全球合作研究让AI向善。
全球首个科研LLM竞技场上线！23款顶尖模型火拼：o3夺冠，DeepSeek第四
Ai2耶鲁NYU联合推出科研版「Chatbot Arena」——SciArena，23款顶尖大模型比拼科研任务，OpenAI o3夺冠，DeepSeek第四。该平台解决通用基准测试在科研场景‘失效’问题，但其自动评估系统猜科研人偏好远未及格。