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Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。
VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。
Hugging Face开源nanoVLM，750行代码可训练视觉语言模型，简单到令人发指！
Hugging Face开源全新视觉语言模型框架nanoVLM，仅750行代码就能从零训练高效能VLM模型。它在单张H100 GPU训练6小时后，在MMStar数据集准确率达35.3%，且能在免费Google Colab跑。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
智谱发布GLM 4.5，不仅开源模型还把训练框架也开源了
智谱AI发布GLM 4.5，不仅开源模型，还开源整套后训练基础设施。模型规格亮眼，性能也超越qwen 235b。其开源的训练框架slime专为强化学习扩展设计，完整工具链支持多种模型。
从「找视频」到「产视频」：快手RaG推动推荐系统迈向完全生成时代
快手最新论文提出的 Recommendation-as-Generation（RaG），把推荐系统从「在已有视频里找答案」推进到「根据用户兴趣生成答案」，已在快手大规模广告系统中部署，带来广告收入提升。
微软、哈佛开源创新优化器：全面超越Muon，提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长，微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区，避免分布式训练同步完整梯度，在集中式和分布式场景都有高效表现，性能超Muon。
重磅！Meta开源通用神经输入系统！人人可用的非侵入式手环登场
Meta开源通用神经输入系统，用基于手腕的输入技术结合上下文感知AI带来新交互体验。关键技术EMG可读取大脑电信号，将其转成数字命令，系统表现优秀，为“隐形”人机交互奠基。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
从RLHF、PPO到GRPO再训练推理模型，这是你需要的强化学习入门指南
强化学习是当今LLM重要技术，Unsloth团队发布教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO到GRPO，分享用GRPO训练推理模型技巧，涵盖相关概念、训练方法及奖励函数设计等内容。