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人类打辩论不如GPT-4？！Nature子刊：900人实战演练，AI胜率64.4%，还更会说服人
瑞士洛桑联邦理工学院等机构研究人员让900名美国参与者与人类或GPT - 4就社会议题辩论。发现GPT - 4知晓对手信息时胜率64.4%，说服效果提升81.2%，低/中争议话题更易受其影响。
开源播客生成MoonCast：让AI播客告别"机械味"，中英双语对话更自然！
MoonCast是革新性对话式语音合成模型，已开源。它借助LLM让剧本有干货与人味，采用全面规模化策略使音频合成更自然，性能在双语长对话播客上提升显著，接近真人播音效果。
北大联合Llama-Factory推出DataFlex：工业级数据动态训练系统
北大张文涛教授、鄂维南院士团队联合多机构推出大模型数据中心动态训练框架DataFlex。它是统一训练基础设施，纳入三类核心能力，解决底层系统问题，在效率和效果上有提升，受社区认可。
DeepSeek们越来越聪明，却也越来越不听话了。
论文《When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction - Following in LLMs》用实验验证，模型推理能力变强时，提示词遵循能力变差。研究团队对15个模型测试，发现用CoT推理后执行准确率下降，还提出4种提升指令遵循效果的方案。
Shopify分享了他们做Agent的万字踩坑经验
Shopify分享构建生产级AI助手Sidekick的万字经验。构建中遇工具拓展难题，用JIT指令解决；评估是大挑战，建立严谨体系，虽有提升但效果仍有波动，模型还会钻空子，最后强调单Agent系统也强大。
突破万次连续编辑极限！中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。
Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架，定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同，它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试，发现TextIn API解析效果好，还优化处理流程提升质量。
生成式推荐！推荐系统新范式还是新噱头？【文末抽现金红包】
文章探讨生成式推荐是新范式还是噱头。分析其与判别式推荐区别、效果收益来源，结合Meta GR、快手OneRec实例，指出其有提升但非万能，不同团队应按需选择，还提及可能带来架构革新。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。