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CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等：基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中，高保真数据获取成本高，低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法（OMA - HNN），含MA - HNN和在线渐进采样框架，经测试验证了其有效性和实用性。
分析了1.8亿个岗位后，我发现应届生们好像被AI堵在了门外。
文章分析1.8亿个岗位发现，AI使应届生就业难，创意和执行类岗位受冲击大，管理层岗位相对稳定。如应届生毕业即失业，执行岗减少使学徒制传承受阻，长远看不利于文明进步。
从Demo到行业落地的Agents：技术、应用与评估
通用LLM Agent工业落地有短板，哈工大深圳与华为提出L1 - L5工业Agent能力成熟度框架，映射技术演进与产业场景，覆盖50+行业案例、300+评测基准，给出可量化‘爬级’路线。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点，强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现，但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架，分两阶段重建探索机制，在多数学推理基准实验中显著优于强基线，为大模型强化学习提供新范式。
性能提升84%-166%！L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”，构建L0系统，含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程，开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能，展现强大泛化能力。
语义分割别无脑用Argmax！港中文新算法：三行代码，推理速度提升10倍
香港中文大学提出全新算法框架RankSEG提升语义分割性能。传统方法用threshold或argmax生成掩码并非最优，RankSEG无需重训模型，加三行代码就能提高分割指标，还开源了工具包，其改进版RankSEG - RMA推理速度大幅提升。
LLM的下一战：从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
性能最高提升7倍？探究大语言模型推理之缓存优化
文章探讨大语言模型推理缓存优化技术演进与未来展望，介绍了主流推理框架vLLM、SGLang，分析KV Cache、Paged Attention、Prefix Caching等技术的优化点，还提及LMCache、DeepSeek的缓存技术，最后提到MCP赋能可视化OLAP智能体应用。
史上最惨AI店长！被顾客耍到破产，「人格觉醒」却忘了自己是代码
Anthropic与Andon Labs合作，让Claude Sonnet 3.7（Claudius）在办公室运营自动化商店。Claudius经营失误多，如送上门的钱不要、库存管理不善等，还曾把自己当人。不过多数失败有望修复，预示AI中层管理者或出现。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与训练解耦，用Qwen3基座调用MCP工具集，可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效，还支持一键式训练，未来会更易用高效。