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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。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
纯靠“脑补”图像，大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。
谷歌年度大招：所有AI模型全升级一遍！Gemini2.5大杯中杯霸榜前二，新版视频/图像模型亮相
谷歌在I/O大会放大招，升级所有AI模型，重做原有产品，推出诸多实验性新产品。如Gemini 2.5系列升级，具备新功能；还有异步代码助手Jules、新搜索模式等，多模态模型也全线升级。
AI可观测行平台Lightrun，获7000万美元
AI可观测性平台Lightrun获7000万美元B轮融资，由Accel和Insight Partners领投。它改变传统监测工具局限，实现实时调试修复。连续三季成G2领域领导者，获众多企业信赖，发展迅猛。
SGLang 的 DeepSeek-V4.1 Flash Day 0 优化实录：4×B300 上 BS=1 达到 764 tokens/s
本文是SGLang团队的DeepSeek-V4.1 Flash Day 0优化实录，详解了架构适配、KV cache压缩、kernel优化到DSpark适配全流程，公开4×B300 GPU实测吞吐数据，附复现代码与步骤
分享一些可以让AI使用更丝滑的小技巧
作者起初用AI不顺手，经研究摸索发现是指令有误。分享沟通技巧，如给身份、给参考风格、用“说人话”“举例子”，还可当头脑风暴搭子，强调清晰指令能助自我认知。
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。
Claude、GLM、GPT谁才是真正的AI软件工程师？首个持续更新Visual Spec-to-App Benchmark发布
近年来，Coding Agent 发展迅速，「AI 软件工程师」渐成现实。但目前缺少系统评测其从设计稿开发产品能力的公开 Benchmark。为此，多校研究团队推出 VISTA，可多维度评测 Coding Agent 开发能力，且持续更新。
大模型最后一层竟是推理累赘？绕开对齐税，奥数准确率暴涨 22.4%！
Qwen团队等最新研究打破传统认知，揭示‘对齐税’现象。提出置信解码策略，在多架构、评测集上表现出色，能绕过‘对齐税’，提升推理准确率，且工程开销低，为大模型发展提供新思路。