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量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命

近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。

Meta超级智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark，发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队，虽在编程和长时间自主运行有差距，但在多模态理解等方面表现突出，不过也有编程翻车情况。

腾讯发布 SpecExit 算法，将思考早停与投机采样融合，利用轻量级草稿模型预测“退出信号”，在不引入额外探测开销的前提下，实现动态、可靠的思考早停，在 vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍，准确性和推理效率得到双重保障。

新智元十周年圆桌论坛上，七位嘉宾探讨通往AGI与ASI的关键问题，如智能核心、AI能效、游戏与AI关系等。他们认为AI发展超预期，语言是智能核心，实现ASI关键在能耗，还谈及芯片与人脑差距、物理世界发展慢等话题。

27M小模型HRM由拒绝马斯克的00后王冠开发，超越o3 - mini - high和DeepSeek - R1，推理不靠思维链。它采用分层推理等五项核心技术，在多测试中表现出色，虽被指通用性不足，但有人看好其仿脑架构。

上海人工智能实验室发布开源的 Science Context Protocol (SCP)，它能连接 AI 智能体与多设备进行自动化科学探究。相比 MCP，其结构更安全，可管理模拟和实体实验，促进跨学科合作。

本文用通俗易懂方式帮读者理解LLM、Transformer、Prompt等基本概念，介绍大模型API使用，如温度参数、角色设定等，还提及Function Calling、Agent、MCP等内容，并对AI未来发展作出假想。

作者用Codex完善SGLang Diffusion的SKILLS流程，修复诸多bug。让其做benchmark脚本，发现不同rmsnorm性能差异。应用flashinfer rmsnorm遇问题，Codex找出原因并修复，还提升了模型性能，体现强大生产力。

文章围绕AI漫剧展开，讲述其兴起动因，如技术突破、成本降低等；探讨IP创作该选成熟IP还是新IP；展望未来，认为它可能成主流，但要解决内容和技术难题；还提及工具平台与内容收益问题。

作者复盘用Codex在SGLang中的实践，原本需3 - 4个月的工作量现缩短为1个半月。介绍保证代码质量方法，分享印象深刻的debug经历，列举在SGLang用Codex一个月的优化成果，还提及Claude Code使用遇阻。