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告别多奖励跷跷板：Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD，这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题，效果良好，未来有多个拓展方向。
深度｜Karpathy为何突然加入Anthropic，只能当Dario的「-2」？
5月19日，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy宣布加入Anthropic预训练团队。他将组建新团队，用Claude加速预训练研究。文章分析了他加入的原因，以及Anthropic招聘他的动机，还指出这一变动标记着技术拐点。
4B参数实现理解、推理、生成、编辑一体化！InternVL-U重磅开源
上海人工智能实验室联合多所高校开源多模态一体化模型 InternVL-U，仅 4B 参数，突破现有统一多模态模型瓶颈，在复杂场景超越 14B 级模型，已全面开源，提供推理代码等。
北大大牛团队最新顶会，首次让AI能够生成真实火焰
北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架，被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合，首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成，推动数字孪生发展。
CUTE DSL学习笔记一 CUTLASS 4.3.5 CuTe DSL 文档翻译
本文是 CuTe DSL 4.3.5 文档翻译，介绍了其核心概念、使用方法、与 CUTLASS C++ 关系等。它通过 Python DSL 降低 CUDA Kernel 开发门槛，支持 JIT 编译、多种架构，还说明了当前限制与未来计划。
LlamaIndex 深度实战：用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
文章兼顾 RAG 科普与 LlamaIndex 实战。介绍 RAG 原理，用《长安的荔枝》讲解关键步骤和参数。实战部分展示用 LlamaIndex 搭建问答系统，代码量少。优化篇通过实验给出参数调优建议，架构篇剖析内部机制，最后提及 Agent 化拓展功能。
AI 代码审查再进化：AutoDev 多智能体协作架构深度解析
现代软件开发中，代码审查存在信息割裂、人工效率低等痛点。AutoDev 借助多智能体协作与信息聚合，实现从分析到修复的闭环智能流程，还构建多 Agent 协作体系，未来将集成更多能力。
AGI前夜重磅：RL突破模型「认知上限」，真·学习发生了！
AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架，观察到“RL grokking”现象，还设计新任务验证，提出两阶段奖励调度，总结两种模式等，为争论带来新依据。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
Palantir 创始工程师深度分享：FDE 模式是 Agent 时代的 PMF 范式
本文编译前 Palantir 高管 Bob McGrew 对 FDE 模式的思考。FDE 团队填补产品与客户需求差距，交付有价值成果。在 AI Agent 时代，因产品需大量探索且要从企业内实践出发，FDE 或成创业公司新范式。