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首次曝光！OpenAI新一代旗舰Astra换上“循环深度”推理架构：用计算深度换参数规模
9月2日消息，OpenAI将推出的旗舰模型Astra采用“循环深度”新技术，用较小模型实现庞大模型性能，降低成本。但该技术会让AI推理过程不可读，加重安全担忧，此前奥特曼已因Astra“能力过强”踩刹车。
Harness Engineering实践，做了一个平台让AI一晚上自动评测和优化你的系统
作者分享搭建小平台实现全自动化评测与系统优化的实践，包括创建评测任务、集、报告等，通过钉钉文档、绘报等案例展示操作，还能自动优化系统，不过需系统UI规范、AI Coding含量高。
逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习（IRL）视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战，将LLM生成过程化为MDP，探讨无奖励函数的MDP，说明需神经奖励模型，还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人
随着大模型热潮进入深水区，企业急需业务智能体，但因缺乏可量化评估标准，AI智能体应用面临选型、验收、优化困境。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草工作，现公开征集起草单位和个人。
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%？
文章指出AI编码采纳率低，原因在于信息不对称、任务粒度过大等。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个问题，还介绍了未来扩展方向及多种开发实践技巧，最后分享项目实战效果。
破解「长程智能体」RL训练难题，腾讯提出RLVMR框架，让7B模型「思考」比肩GPT-4o
腾讯混元AI数字人团队提出RLVMR框架，将‘元认知’理论引入RL，通过奖励‘好的思考过程’解决长程任务中智能体的低效探索与泛化难题，经其训练的7B模型表现出色。
72小时AI生存挑战，发生了什么？
五源发起72小时AI生存挑战，7位不同背景参与者在封闭空间，仅用AI工具和100元资金生存并创造。有人训练AI朋友，有人创作作品。过程中暴露诸多问题，也让大家看到AI能力边界与未来可能。
代码Agent的苦涩教训！首次拆解上下文检索，直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体，揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务，由专家标注「黄金上下文」，用多指标评估。研究显示，复杂架构未必效果好，模型重召回轻精确等。
独家干货！Apache Iceberg未来蓝图：Open Lakehouse闭门会核心洞察
作者分享 Open Lakehouse 闭门会洞察，介绍 Apache Iceberg 现状与未来。2025 年 6 月发布 V3 规范，实现跨引擎操作。现正筹划 V4，有元数据优化、CDF 演进等方向，还探讨了 BLOB 类型和 Lance 格式融合等。
全国首部“高质量数据集验收”标准，现公开征集起草单位和专家！
国家数据局等明确支持数据流通服务机构与人工智能企业合作，凸显数据到模型训练与产业应用环节的重要性。现有数据质量标准在产业场景有缺口，全国首部《人工智能训练数据集交付与质量验收规范》团体标准应运而生，现征集起草单位和专家。