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75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量，用元学习筛选有价值数据，提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能，在低质量数据集效果佳，还能跨模型规模泛化。
AI 终于能"玩手机"了：Mobile MCP 让大模型直接操控你的 iOS 和 Android
Mobile MCP 是开源 MCP Server，让支持 MCP 协议的 AI 客户端操控 iOS 和 Android 设备，通过自然语言指令完成操作，解锁自动化测试等场景，但成功率有待提升，目前更适合探索性测试等。
Self-Evolving Agents，AI的“自我革命”
LLMs静态性成应用瓶颈，自演化智能体成破局关键。本次分享的综述围绕演化什么、何时演化、如何演化三个核心问题展开，介绍了模型、记忆等方面的演化内容、时机和方式。
USC团队发布HumDex：攻克人形机器人数据瓶颈，低成本实现全身灵巧操控
南加州大学团队提出HumDex系统，结合高精度便携追踪、手部控制算法和人类数据预训练机制，打破人形机器人高质量数据采集瓶颈，提升全尺寸操作泛化能力，经实验验证效果显著。
RL是「点金石」还是「挖掘机」？CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架，分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响，调和了RL有效性的不同观点，为改进训练策略提供基础。
社会身份的价值：从专业证书到个人品牌,如何最大化你的身份价值？深度拆解知识博主、行业协会KOL的崛起之路
报告解构社会身份资本体系，指出当代职业人士面临制度化与涌现性资本抉择。梳理五类身份资本，分析投入产出比，强调结合两者实现杠杆效应，还探讨了AI时代身份价值重塑。
下一代mRNA药物是什么？由谁来定义？｜对话深信生物李林鲜
本文对话深信生物李林鲜，回顾其从科研到创业经历。深信成立后经历mRNA产业起伏，从疫苗到治疗性产品推进。现探索用AI助力研发，李林鲜期望未来由深信定义下一代mRNA药物。
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。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
DeepMind 颠覆机器人学习范式：让机器像人一样 “自由成长”
谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。