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快手Klear团队提出CE-GPPO：通过梯度保留协调熵，解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO，以「熵」为核心，提出梯度保留策略，重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度，实现策略熵的精细调控，解决强化学习中熵不稳定问题。
AI 驱动的多代理金融工作台
Vibe-Trading 是 AI 驱动的多代理金融工作台，能将自然语言请求转化为交易策略等。它有自然语言转策略、多数据源、专家团队等核心能力，具备面向交易的深度研究等功能，还介绍了安装方式、环境变量和推荐模型。
零样本 Sim-to-Real ！实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题，提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案，结合触觉反馈和关节力矩感知，在纯仿真环境训练策略，可零样本部署在真实五指灵巧手。
ICML 2025 | CoTo：让LoRA训练「渐入佳境」，模型融合、剪枝样样精通
来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略，解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器，后期提高激活概率，提升模型融合、剪枝能力，还能增强单任务性能与训练效率，已被ICML 2025接收。
上线8个月、ARR破亿美元，45人团队每天支持用户构建 10 万个项目！CEO分享用人秘籍：高薪员工不一定是万金油
Lovable上线8个月ARR破亿美元，活跃用户超230万。CEO Anton Osika做客节目，探讨AI人才招用、品牌建设等问题，认为人才第一、品牌第二，还分析了竞争态势及收入构成，80%收入来自构建复杂应用程序的用户。
DeepSeek刚提到FP8，英伟达就把FP4精度推向预训练，更快、更便宜
DeepSeek提及针对国产芯片的FP8量化设计，引发对大模型量化策略关注。不久后英伟达发力低精度量化，将NVFP4策略拓展到预训练阶段，其方案能解决核心挑战，实验证明NVFP4在大规模训练中可行。
仅看视频就能copy人类动作，宇树G1分分钟掌握100+，UC伯克利提出机器人训练新方式
UC伯克利团队研发出名为VideoMimic的新系统，能将视频动作迁移到真实机器人。它已让宇树G1模仿100多段人类动作，还能适应各种地形。其工作流程含视频转仿真、仿真训练策略、策略迁移到实体机器人。
超越Claude 3.5和o1！8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
驾驭AI的人，才是穿越周期的竞争力｜2026极客时间DTDS大会圆满落幕
2026年5月极客时间企业版联合《培训》杂志举办DTDS大会，四位产业一线实践者拆解企业AI转型难题。协鑫科技张诗笳给出AI人才培养体系；赵钰莹发布8大岗位AI技能图谱；广新集团李志刚分享创新加速三步法；黄林给出未来趋势判断与诊断模型。
刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。