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强化学习远不是最优，CMU刚刚提出最大似然强化学习
CMU等机构研究指出，现实中广泛使用的强化学习未真正做最大似然优化，只是优化其一阶近似。基于此，团队提出最大似然强化学习，实验显示其在性能与计算效率权衡上优于现有方法。
估值840亿AI实验室再放大招，他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道，OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」，将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式，为训练大模型提供新思路，还介绍了流形优化器及相关算法。
流式数据集：效率提升 100 倍！
现在只需一行代码，就能通过 `load_dataset('dataset', streaming=True)` 以流式方式加载数据集，无需下载。Hugging Face 优化后端，提升流式数据集速度与效率，减少请求、提升解析速度，还优化启动和流式加载阶段。
一篇最新自演化AI Agents全新范式系统性综述
传统LLM Agent工作流固化，面对动态环境只能人工硬编码，成本高、迭代慢。此55页综述提出“Self - Evolving AI Agents”新范式，让Agent自主优化自身结构，还给出三定律、统一框架及各类优化方法。
对话蚂蚁吴伟：训推一体池化调度，如何把GPU用到极限
AICon大会前，与蚂蚁集团吴伟深度对话，探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异，只在推理或训练内优化有资源闲置，国产卡缺全链路生态，软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。
单条演示即可抓取一切：北大团队突破通用抓取，适配所有灵巧手本体
在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。
斯坦福华人天团意外爆冷！AI用纯CUDA-C编内核，竟干翻PyTorch？
斯坦福华人团队用纯CUDA - C编写的快速AI生成内核超越PyTorch，成果登上Hacker News热榜。研究者采用KernelBench任务设置，引入新优化方法，实验显示多数最优内核在靠后轮次出现，优化策略集中在几类常见模式。
AI搜索优化（GEO）：从“被看见”到“被选中”的7个真相！【必看】
白杨SEO分享AI搜索优化（GEO）从“被看见”到“被选中”的7个真相，含为何做GEO、竞争内容、让AI理解和信任品牌的方法、成默认推荐答案的条件、效果评估及长期坚持的原因等。
TPAMI | DC-SAM：打破SAM交互限制，基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法
北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文，提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分，实验在多基准测试获 SOTA 性能，为视觉大模型落地提供方案。
高精度全身操控！从文本输入生成全身操控物体的动作
物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务，核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA，优化三个专用扩散模型，还采用BPS统一表示提高交互精度。