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用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法

大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。

菲尔兹奖得主陶哲轩携手ChatGPT打造开源数学概念验证工具，数天迭代至2.0版，可全自动或半自动证明。还支持渐近估计，上手简单、可扩展性强。此外，他用AI 33分钟“盲做”一页数学证明，重塑研究范式。

Anthropic关于“潜意识学习”的研究发表于《Nature》杂志。研究揭示大语言模型能通过与语义无关的数据传递行为特征，如偏好、不对齐行为等，还探究了其机制，并在MNIST上验证。

OpenClaw爆火展现AI Agent主动性，但止步屏幕。Looki最新上线Proactive Intelligence Engine，将自动驾驶工程范式迁移到可穿戴设备，实现从被动到主动的跨越，面临技术和隐私挑战。

OceanBase开源AI原生数据库seekdb，它统一处理多种数据，解决AI开发者难题。文章分享上手体验，介绍其优势、适用场景、玩法，还给出基于它实现智能搜书应用的教程。

北京大学彭宇新教授团队提出视觉语义场景补全方法HD² - SSC，通过高维度语义解耦和高密度占用优化，解决现有技术维度与密度差异问题，在两自动驾驶数据集上取得最优性能。

微软研究院提出全新推理范式AsyncThink，让LLM从单打独斗进化成带团队的项目经理。它把并发控制转为纯文本协议，经两阶段训练，实验中全方位碾压传统方法，还具跨领域泛化能力。

Meta约一个月前宣布建立「Meta超级智能实验室」，为重振Llama雄风招揽人才。扎克伯格任命GPT4核心成员、清华校友赵晟佳为该实验室首席科学家，其履历亮眼，新研究范式或指明Meta科研方向。

近日微软副董事长兼总裁 Brad Smith 在参议院听证会上称，出于数据安全和宣传考虑，员工不许用 DeepSeek 应用程序服务，也未将其放入应用商店，虽此前 Azure 云服务曾提供该模型。

卡内基梅隆大学提出LegoGPT，是首个依文本提示生成物理稳定乐高积木模型的方法。构建了StableText2Lego数据集，训练自回归大模型生成设计，还开发纹理生成法，设计能手动或机器人组装。