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76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
AI 渗透金融行业：大模型如何破解风控、服务与决策难题？
在数字化与人工智能驱动下，金融行业变革深刻。InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀多位专家探讨大模型赋能金融，涉及风控、服务、决策等难题，分享了大模型应用场景、技术渗透、权衡可解释性与性能等观点。
拯救P图废柴，阿里上新多模态模型Qwen-VLo！人人免费可玩
昨夜阿里推出全新多模态模型Qwen-VLo，在原有能力上全面升级，有细节捕捉、图像编辑、多语言支持等亮点，不受固定格式限制。官方demo展示多种玩法，目前免费可玩，实测其编辑能力不错。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
POF|清华大学张宇飞团队：采用数据驱动湍流模型的三维增升装置模拟
传统RANS方法预测分离流动有挑战，数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用，验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力，证明其可用于真实工程流动问题。
从显式CoT到隐式CoT：复旦让AI告别啰嗦，实现大模型高效沉默推理
复旦大学等机构团队论文提出SIM - CoT技术，解决隐式思维链推理准确率低、不稳定问题。该技术引入步骤级监督，提升性能、效率和可解释性，在多模型和任务测试中表现出色，让大模型高效沉默推理。
DeepSeek的GRPO会导致模型崩溃？看下Qwen3新范式GSPO
文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO，重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题，会致模型崩溃，进而提出新算法GSPO，实验显示其效率和可扩展性更佳。
数据减少超千倍，500 美金就可训练一流视频模型，港城、华为Pusa来了
香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目，它基于 FVDM 理论，可极低成本微调大规模预训练视频模型，成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍，代码已开源。
性能比肩DeepSeek-R1，MiniMax仅花380万训出推理大模型性价比新王｜开源
MiniMax开源推理大模型MiniMax - M1，原生支持100万token输入、8万输出，性能比肩DeepSeek - R1，仅花380万训成。采用Lightning Attention机制与CISPO算法，在多领域表现出色，模型权重可在HuggingFace下载。