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VinciCoder：多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习，数据代码模型权重已开源
中科院与美团团队推出 VinciCoder，打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域，通过两阶段策略统一多样化代码生成任务，在多基准测试中表现卓越，为领域研究提供新范式。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。
Notion 3.0 ｜AI转型最成功的互联网产品是怎么做的？
Notion更新3.0，可视为有所有上下文的通用Agent产品，能调用顶尖模型。它有基础AI能力，如选模型、加上下文等，还升级了Agent创建、MCP等功能，依托生态让提示词可变现。
波士顿动力Atlas人形机器人再现逆天进化：通用AI机器人真的要来了
波士顿动力为Atlas人形机器人训练全新大型行为模型LBMs，它是语言指令驱动的策略模型，能完成复杂操作任务。构建模型有四步骤，实践遵循三大原则，还展示了其多方面操作能力与特点。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
ICML 2025 | 千倍长度泛化！蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解
在大语言模型发展中，长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA，可端到端学习检索相关片段，实现超长序列处理与泛化，其Triton kernel实现已开源，论文被ICML 2025接收。
Jeff Dean：一年内 AI 将取代初级工程师，网友：“Altman 只会画饼，Jeff 说的话才致命”
谷歌传奇工程师 Jeff Dean 在访谈中预测，一年内将有具备‘初级工程师’能力的 AI 系统。他还谈到 AI 发展方向、智能体潜力、大模型格局等，也提及硬件重要性及 AI 在科研领域的影响。
57.6万代码撕碎AI编程神话，20%「幽灵包」暗藏漏洞！苹果、微软已中招
最新研究用57.6万个代码样本揭示，超20%代码依赖的是不存在的软件包，为供应链攻击创造机会。Meta和微软虽看好AI写代码，但AI生成代码或成安全灾难，开发者需仔细检查。
codex负责人：codex就要过时了
Codex负责人称两三个月后Codex将过时，因下一代模型要处理大规模并发Agent，非其能应对。Huggingface实验显示大小模型在不同harness下排名差异大，脱离模型谈harness过时或不适配说模型Agent能力都不妥。
「说 Harness 会被淘汰的，肯定没做过工程」，Kimi 前 CLI 负责人戳破了 AI 圈最大的误解
AI编程圈两极分化，围绕底层Harness是否消失争议不断。前Kimi CLI负责人stdrc提出反常识观点，认为模型越强Harness越厚，复杂度从“能力层”转移到“协作层”，还以Kimi CLI实践及Raft创业为例阐述。