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微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
LLM近期重大架构进化一览：从Gemma 4到DeepSeek V4
近期大模型长上下文需求增长，成本问题凸显。Google Gemma 4、Poolside Laguna XS.2、Zyphra ZAYA1 - 8B、DeepSeek V4 等模型各有架构优化，如 Gemma 4 跨层 KV 共享和 PLE，以降低长上下文推理成本。
CVPR 2026 | 从视觉Token内在变化量出发，实现VLM无损加速1.87倍
随着高分辨率图像与长视频处理需求增长，大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发，采用多阶段渐进式剪枝策略，实现无损加速，在图像和视频理解场景表现卓越。
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型（特别是 Stable Diffusion XL）推理速度提升高达 3 倍的方法，讲解五种优化技术，还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
仅4人28天！OpenAI首曝Sora内幕：85%代码竟由AI完成
OpenAI团队揭秘安卓版Sora APP构建内幕，4人团队28天完成从0搭建，约85%代码由AI智能体Codex完成。Codex可自我迭代，在多方面表现出色，但也需人类指导。团队分享了与Codex协作的经验和技巧。
消费级显卡跑大模型训练门槛再降：Qwen3-1.7B强化学习只需5GB显存
消费级显卡跑大模型训练门槛再降，Unsloth AI的FP8精度强化学习方案让Qwen3 - 1.7B的GRPO训练只需5GB显存且性能无损。该方案与TorchAO合作，有推理优势，还在内存优化等方面表现出色。
小模型，大能量！200美金的GPT Pro竟然输给了它？
博主用11个场景深度测试昆仑万维的Skywork R1V4 - Lite，它能做到Gemini 2.5 Pro才能干的事，速度快、成本低。在定位、人物识别、生活实用、专业鉴定、学术研究等场景表现出色，核心突破在于主动图像操作与深度推理。
DeepSeek 模型技术之旅：从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进，对比了基座与推理模型，介绍了架构、训练方法变化，如 V3.2 结合 MLA 与 DSA，更新奖励和 GRPO 算法，还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
田渊栋被裁后新offer排到法国！原来Llama 4.5训完后被卸磨杀驴了
Meta此次裁员引发诸多争议，工作超十年的田渊栋整组被裁。有说法称是因没做出基于Llama 3的推理模型，但田渊栋否认。Llama 4.5训练好后团队被裁，且后续还将裁风控部门。不过田渊栋获多家公司青睐。