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推理“刹不住车”？新框架让DeepSeek-R1们告别过度思考，已开源
DeepSeek - R1等推理模型能力增强，但出现过度思考问题，如步骤繁冗、表述拖沓、输出冗长。浙大等团队提出Self - Braking Tuning（SBT）框架，能让模型适时终止推理，在多数据集测试中效果显著。
为什么伟大的 AI 产品不能被计划？
Anthropic的CPO Mike Krieger分享构建AI产品经验与哲学。他认为未来多数内容将由AI生成，判断重点在来源与可信性；伟大AI产品多自下而上生长，如MCP协议；还谈到AI应用面临易用性等问题。
新版DeepSeek R1你得这样用，太爽啦~
前几天DeepSeek R1悄悄更新，作者测评发现，起初用复杂提示词，它比Claude4有明显差距；换成一句话提示词，生成效果质的飞跃，代码能力大幅提升接近Claude4，写作小提升，数学能力提升不大。
搜攻略到凌晨3点？飞猪AI“问一问”用1张表谋杀废话
作者用旅游方案提示词测试各类Agent产品，多输出废话。飞猪“问一问”旅行Agent却很厉害，能生成实用旅行规划，还给出汇总表格、地图、行程卡片等，考虑全面且细节丰富，还能找特价机票。
阿里开源长文本深度思考模型！渐进式强化学习破解长文本训练难题，登HuggingFace热榜
阿里开源长文本深度思考模型QwenLong - L1，登上HuggingFace热门论文第二。它解决了长文本强化学习训练难题，通过渐进式上下文扩展训练，在多基准测试中表现出色，还探讨了SFT和RL作用。
LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。
原生Agent杀入画布！一站式搞定专业创作，全程可控、不抽卡
国内RunningHub平台推出原生AI智能体全能内容创作平台RHTV，它能一站式搞定专业创作，流程可控。实测显示，它能编排短剧、生成商用物料，还内置影视级工具，且依托庞大生态，能力无上限。
挺搞笑，MiniMax模型就是不认识「马嘉祺」
网友发现 MiniMax 模型不认识「马嘉祺」，不同接口和平台均能稳定复现。这或因训练数据清洗和分布问题，使特定词汇生成异常。论文指出 tokenizer 机制缺陷或致模型异常，问题不会随参数规模增大消失。
Science重磅：AI编程新手与资深开发者之间的差距巨大
《科学》杂志发表的AI编程全球调查研究显示，美国程序员提交的Python代码中29%由AI代笔，资深开发者借此拉大与新手差距。研究团队用GraphCodeBert模型分类器扫描代码，揭示技术扩散差异与隐忧。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。