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RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
6.1k星星！这个开源 AI 知识库火了。附教程，简单且实用。
知识管理是刚需，因数据安全问题，本地部署的开源知识库受关注。本文推荐PandaWiki，它是AI驱动的开源知识库搭建系统，安装部署简单，功能丰富，适用于企业和个人。
到底谁是第一，阿里和字节吵了起来
AI行业发展，阿里和字节为谁是AI云第一起争执。源于不同报告定义时间滞后、AI云定义不同。MaaS服务是衡量大模型调用量依据，但难定谁领先，阿里云和火山云将有一场恶仗。
AI在实时视频里秒“剪”出你想要的部分！输入文字/图/视频片段，它都能秒懂｜ICCV2025
最新混合模态在线视频定位技术OVG - HQ开挂了！它能根据文字、图、视频片段等线索，在实时视频流中精准裁剪出关心的事件，已收录于ICCV2025，破局以往技术“离线”“词穷”缺陷。
腾讯提出SPO，告别Group
腾讯团队提出Single - stream Policy Optimization（SPO），回归单流策略梯度范式，解决组基方法瓶颈。它有多项亮点，如告别组同步、采用自适应价值跟踪等，在实验中提升了模型性能和训练吞吐。
冲上 GitHub 热榜，这个智能问数开源项目火了！
数据使用麻烦，存在“数据鸿沟”。开源项目SQLBot基于LLM和RAG技术，能用大白话查询数据库，将问题转成SQL执行并可视化呈现结果，功能实用，部署简单，降低了数据分析门槛。
华为发布如何利用RL训练强大的Deep Research Agent综述！
华为技术团队发布综述论文，首次系统性梳理利用强化学习（RL）训练强大的深度研究代理。论文指出传统SFT和DPO方法有局限，RL优势明显，还在数据构建、算法设计等方面给出进展与路线图。
Altman亲自发博客点赞，这两大杰出人才是谁？
Altman发博文介绍OpenAI两位核心研究员Jakub Pachocki和Szymon Sidor，称他们结合前沿研究与工程实践，对公司发展至关重要。文中还介绍两人履历贡献，提及OpenAI“宫斗”及用户对ChatGPT语音和GPT - 4o的不满。
首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。
如何让AI“看懂”网页？拆解 Browser-Use 的三大核心技术模块
传统Browser - Use难应对界面变化，大模型驱动下正迈向智能化。文章拆解其三大核心技术模块，介绍历史发展、核心功能，分析源码各模块，指出创新点与不足，还提及业界更好解决方案。