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无需SFT也不用RL，样本级推理优化神器SLOT来了，准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法，无需SFT和RL，让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现，计算开销小，能使模型准确率大幅提升，还无需额外资源，在各规模模型上效果显著。
数据集蒸馏，连发两篇顶会！10%样本实现全量性能，鲁棒不失真
数据集蒸馏能让模型高效节能，WMDD和GUARD两项研究分别解决保留原始数据特性、提升模型对抗扰动能力问题。WMDD用Wasserstein度量保留几何特性，GUARD平滑损失景观获对抗鲁棒性。
产学研深度融合样本：高校教授携手昇腾，共筑AI算力生态基石｜甲子光年
本文对话华南理工大学陆璐教授，他有丰富业界经验，回归学界后聚焦AI算力平台性能优化。其团队与昇腾合作解决性能挑战，成果用于开源与产品集成。陆璐还对算力生态未来给出战略与实操建议。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
4个文件，1个超级目标，我用Trae搭建了一个不会"失忆"的AI分身，还免费
AI产品黄叔分享用字节AI IDE Trae搭建AI分身的经验。他指出原用的Monica有价格高、记忆受限等局限，新系统含个人档案等四模块，由智能体串起，能自动同步，体验更好，还适合PDCA循环助力自我提升。
泛化性暴涨47%！首个意图检测奖励范式，AI工具爆炸时代意图识别新解法
随着大模型和工具增长，AI 助手意图识别遇新挑战。腾讯 PCG 团队用强化学习等方法，提升模型泛化能力，还从多方面剖析优势，最后提出未来研究方向。
把方法论装进 AI：从这场 Skill 黑客松里，我们找到了 6 个值得参考的样本
本文介绍了 Founder Park 联合扣子举办的 Skill 招募大赛。大模型干活不稳定，Skill 提供解决路径，把 prompt engineering 变成可积累资产。文中展示获奖 Skill 案例，还介绍扣子构建的 Agent 生态，指出其改写专业知识分发方式。
Meta被骂跑偏后摊牌！Alex Wang回应新团队目标：个人Agent全球化部署，Manus已在应用上开路
Meta超级人工智能实验室（MSL）负责人Alexandr Wang发声，称其任务是推动超级智能技术突破并做成产品推向数十亿用户，要把个人Agent全球化部署，还谈到与研究和产品平衡、Meta的AI思路等问题。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
明年让AI可靠地抢走你的活儿？Anthropic 首席产品官曝新年目标：大模型不拼 “更聪明”，终结“公司上AI，员工更累”尴尬
2025 年智能主体全面爆发，编码领域智能体成突破点，Anthropic 的 Claude Code 表现突出，份额超 OpenAI。其首席产品官 Mike Krieger 梳理发展方向，指出明年重点解决企业部署 AI 但员工未变高效问题。