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10行代码，AIME24/25提高15%！揭秘大模型强化学习熵机制
来自多机构的研究者揭示大模型强化学习中熵变化机制。发现策略熵在训练中急剧下降致性能停滞，提出 Clip - Cov 与 KL - Cov 两种正则化技术调控高协方差标记，遏制熵塌缩，在部分数据集上性能提升显著。
Andrej Karpathy深度解读：强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」
Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」，因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评，认为找到符合原则算法是突破。
DeepSeek还有多少个“郭达雅”？扒完27篇论文，我们发现了一群“多边形战士”｜甲子光年
本文梳理DeepSeek近两年27篇核心论文，发现其研发团队无部门墙，“兵团+小组”配合高效，顶级高校背景研究者多，研发不设限。虽核心作者被挖，但人才密度厚，技术路线已内化，还开放数据侦探工具包。
AI操作有了“紧急刹车”！通义&自动化所AI决策诊断模型，GUI智能体纠错正确率SOTA
阿里通义实验室与中科院自动化所推出GUI - Critic - R1模型，能在GUI智能体操作执行前诊断决策，避免错误。介绍了其动机、方法、数据集及实验，证明该模型在生成判断和提建议方面有效。
深度长文解读 “世界模型” ：在虚构与真实交接之处凝视未来
本文深入解读“世界模型”，虽无明确定义，但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测；后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型，指出各类模型相辅相成。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
预测太阳磁暴全球最强！首个空间天气链式AI预报模型亮相WAIC
在WAIC上，我国发布全球首个全链式空间天气AI预报模型“风宇”。它首创链式训练结构，整合孤立环节；基于天地一体化观测数据，在多区域短临预测表现卓越，误差低，已申请多项专利，还可用于航天器设计管理。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
这次，钉钉领先半目
钉钉发布会前，阿里成立Alibaba Token Hub事业群，设悟空事业部，钉钉归入其下。无招回归后思考AI时代钉钉形态，革故鼎新，推出真经系统等，在制造业案例展现优势，强调可编程企业概念，悟空有望带来新商业想象。
“导演梦”不再遥远：Captain Cinema 让你用短片制作出电影
约翰·霍普金斯大学与字节Seed团队推出自动生成短片的Captain Cinema系统。它以剧情文字为输入，先规划关键帧，再补全画面动态合成短片。采用特殊训练法和模型，虽有局限，但为电影自动生成迈关键一步。