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「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
OpenAI久违发了篇「正经」论文：线性布局实现高效张量计算
OpenAI 近日发布研究论文，提出用于高效张量映射的统一代数框架 Linear Layouts，解决了 Triton 等深度学习编译器中长期存在的难题。该框架是使用二元线性代数的张量布局通用代数形式，评估显示其优化版 Triton 性能有提升。
o3崛起，但推理模型离「撞墙」只剩一年？
OpenAI的o3推理模型诞生不到一年能力突飞猛进，算力暴增10倍。但Epoch AI等警告，最多一年推理模型或撞上算力资源极限。还从其他模型和业内人士看法分析推理算力，指出算力与性能有关联，也有发展瓶颈。
315 行代码构建编程助手，Go大佬揭开智能体的「神秘面纱」
知名Go大佬Thorsten Ball用315行代码构建编程智能体，虽无法与Claude、Gemini等编码功能媲美，但为初学者提供学习范例。文章分享构建步骤，包括准备工作、添加工具等，展示如何让智能体与Claude对话及使用工具。
让AI自我进化，斯坦福新课免费教
斯坦福开设新课CS329A《自我进化AI智能体》，被奉为Agent学习新晋资源宝库。课程由实战派教授授课，介绍扩大模型规模、养成能听懂人话的AI、提升AI能力等内容，还探讨AI自我改进及智能体工作流等。
Loss收敛不代表学会：腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
显卡为什么卖得越来越贵？NVIDIA 副总裁：别争了，摩尔定律早就死透了
NVIDIA应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro在播客中指出，嘲笑中国AI“套壳抄袭”是偏见，中国在开源协作上是全球领跑者。他认为摩尔定律已死，显卡难降价，还分享了对开源闭源、模型技术等看法。
让大模型学会「自己教自己」！京东&中科院信工所连发三篇论文定义Self-Taught RLVR
京东和中科院信工所开展Self - Taught RLVR系列研究，连发三篇论文。从RLSD、NPO、CoPD三个维度探索让大模型自我指导。如RLSD解决信息泄漏，NPO引入有效学习信号，CoPD整合多专家能力，各有创新与良好效果。
没有AI也能活得很好的公司，才能用好AI
多数企业推进AI时，虽采纳率高但效果不佳，投入大回报低。问题核心不在AI，而在企业自身组织学习和集成准备度。能从AI获益的是原本就运营良好的公司，当下应审视自身是否适合用AI。
林俊旸离职后首度发声：万字复盘，大模型下一站「智能体式思考」
前阿里千问负责人林俊旸离职后发文，复盘大模型行业演进，指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示，探讨思考与指令融合难题，还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。