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只要强化学习1/10成本！翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技
新智元报道，翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略，能以1/10强化学习成本，结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发，扩展Qwen3团队工作，可在Tinker复现，还能用于个性化和持续学习。
OpenAI也缺卡！僧多粥少，自曝内部抢卡抢到发疯
OpenAI正面临绝对的算力稀缺，总裁Greg Brockman自曝内部算力资源争夺严重。算力是创新根本驱动力，因资源有限，许多产品无法发布，如ChatGPT Pulse部分功能仅对Pro用户开放。OpenAI有资源分配机制，但平衡各团队需求不易。
GPT-5≈o3.1！OpenAI首次详解思考机制：RL+预训练才是AGI正道
OpenAI研究副总裁Jerry Tworek在播客访谈中称，GPT-5类似o3.1。他详解模型推理过程，强调RL+预训练是AGI正道，肯定DeepSeek的GRPO算法，还分享自身经历及OpenAI工作结构。
清华&巨人网络首创MoE多方言TTS框架，数据代码方法全开源
清华与巨人网络联合首创 DiaMoE-TTS 多方言 TTS 框架，数据、代码、方法全开源。它基于 IPA 体系，有 MoE 架构和低资源适配策略，在多语种验证，为方言语音合成提供低成本、可扩展方案。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
“双英”同框解释“算力联姻”：眼前的恩情未来的路
北京时间9月19日凌晨，英伟达黄仁勋与英特尔陈立武同屏直播，解释英伟达50亿美元入股英特尔事宜。双方将融合技术，构建AI计算基座，瞄准近500亿美元市场，投资也会影响产业竞争格局。
全是套路！英伟达千亿美元投OpenAI，奥特曼拿钱买卡还让甲骨文赚差价
英伟达计划向OpenAI投资最高1000亿美元，OpenAI要用这笔钱构建至少10GW的AI数据中心，全用英伟达系统。首笔100亿预计2026年下半年投入。此外还存在甲骨文参与的“三角财富循环”。
Nvidia GPU深度解析
文章深度解析Nvidia的B30A（传闻）、HGX H20、H100、B200和B300（Ultra）五款GPU，从架构、性能、内存、封装工艺和应用场景等方面对比差异，助读者选合适GPU。
AIGC全生命周期业务风控白皮书，从备案到运营的合规与安全实践
2025年《人工智能安全治理框架》2.0版发布，凸显AI安全重要性。数美科技发布《AIGC全生命周期业务风控白皮书》，构建全生命周期业务风控体系，涵盖备案攻略、评测要点、账号与内容风控等，还有实战案例。