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我这半年看过最好的 Vibe Coding 技巧
OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 在 X 阐述 Vibe Coding 实践，提出建立三层结构让不同工具各司其职完成开发。介绍不同场景适用工具，还谈及‘后代码稀缺时代’焦虑，给开发者带来启发。
Gemini 的 PPT 生成：使用技巧及模板提示词
Gemini APP 上线 PPT 生成能力，可通过提示词精细控制，还能与谷歌产品打通。文章介绍其使用方法，如开启 Canvas 模式、利用搜索填充内容等，还分享百搭 PPT 风格提示词。
让本地大模型不再重复推理的缓存技巧
本地跑大模型时，同样问题换说法问，模型又要重新推理。`constraint-cache`这个Python库可解决此问题，它将语义相似查询规范化为统一缓存键，实现近乎即时的重复查询响应，还避免了随机性响应问题。
VaseVQA：考古领域实现专家级，诊断+补弱RL框架
在文化遗产与人工智能交叉领域，研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练，配套结构化评测基准，让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
用好Agent最重要的技巧不是Skills，是这四个字。
作者分享使用Agent心得，强调“约束先行”，以Claude Code工作文件夹混乱为例，阐述顶层约束的重要性，介绍其规则体系，还展示全局CLAUDE.md文档，指出约束能让Agent工作更有序。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
真机RL杀疯了！机器人自学20分钟100分，数字孪生封神
至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL，可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生，让机器人先探索再真机操作，20 分钟达 100%成功率，比现有方法快 30%，还降低人类干预。