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Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
AI最尴尬的短板，中国科学院出手了
7月24日，中科院计算所“知境”团队发布知境社会心智大模型技术体系，为现有大模型补社会心智短板。其建评测体系SoMBench，设计训练系统Zing，用部署架构Actio，在多评测超越GPT - 5.5等，应用前景广。
数字技术工人已到岗！时序大模型+Agent已掌握了工厂生产管控技术，比人类更懂工况
基于时序大模型和Agent的数字技术工人，能承担生产操作等关键任务，接手复杂工业环节。国内AI团队打造的河谷平台构建智能体，自研底层技术，以工艺维度训练，上岗快，极峰科技还创新商业模式。
RAE的终极形态？北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
北大和阿里团队提出 UniLIP，解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP，实现图像重建，还提出双条件架构用于生成和编辑，在多基准取得 SOTA 性能。
GPT-5-Codex 一手实测
OpenAI推出新编程模型GPT - 5 Codex，Every团队实测显示其表现狂野。它能动态选思考时间，可在不同开发环境无缝切换，代码审查更优。但也存在对任务挑剔、环境设置麻烦等问题。
谷歌最新「0.27B」Gemma 3开源！身板小却猛如虎，开发者直呼救命稻草
大模型时代开发者算力焦虑严重，谷歌Gemma 3系列另辟蹊径。新成员Gemma 3 270M参数规模小但性能强，如在IFEval测试表现突出，有小体积强架构、省电等亮点，适用于多场景。
开源复现o3图像思考！快手让AI不再被动看图，模型自主生成代码调用工具
Kwai Keye团队提出Thyme新范式，构建技术方案，赋予开源模型“超越图像思考”能力。包括设计训练策略、构建开源配套资源，拓展多模态模型工具使用与决策水平，在基准测试中性能提升显著。
LSTM之父22年前构想将成真？一周内AI「自我进化」论文集中发布，新趋势涌现？
本文介绍AI模型自我进化方向的进展，涉及多机构的相关论文。如受“哥德尔机”启发的“达尔文哥德尔机”可自我改进；还有“自我奖励训练”“MM - UPT”“UI - Genie”等方法，展现AI自我进化潜力。
为训推加速！全新FlashQLA注意力算子库开源
自Qwen3-Next发布，GDN成Qwen主力注意力层，随模型规模扩大开销增大。现开源FlashQLA算子库，融合优化GDN Chunked Prefill前反向算子，在NVIDIA Hopper上多场景加速，提升预训练和端侧推理效率。
揭秘！RLVR/GRPO中那些长期被忽略的关键缺陷
近年来大模型任务突破离不开RLVR关键技术，许多RLVR方法会进行组内优势估计，北航等最新工作揭示其存在系统性偏差，困难题优势被低估，简单题被高估。这会影响训练，论文提出校正算法。