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微软副总裁X上「开课」，连更关于RL的一切，LLM从业者必读
微软副总裁 Nando de Freitas 在 X 上「开课」，分享人工智能教育帖子，从 LLM 的强化学习讲起。内容涵盖无监督、监督、强化学习定论，分布式强化学习系统构建，RL 用于后训练 LLM 等，还介绍单步强化学习与策略梯度及相关技巧。
工行x上交大发布多智能体研究成果，通过群体智能刷新翻译新高度！
2025年多智能体系统成大模型研发新高地。工行大数据和人工智能实验室与上海交大人工智能学院推出多智能体翻译系统TACTIC，以认知翻译学为指导，在相同模型配置下提升翻译效果，在小模型下提升更明显。
今年最难的机器人Demo，“机器人含量”为0
自变量发布全新灵巧操作系统TwinDex，后训练阶段真机遥操数据为0，机器人就能完成多项精细操作。该系统设计有灵巧性、一致性和可扩展性，降低了对真机遥操数据的依赖，使高质量数据与真机遥操的强绑定松动。
全球首个科研LLM竞技场上线！23款顶尖模型火拼：o3夺冠，DeepSeek第四
Ai2耶鲁NYU联合推出科研版「Chatbot Arena」——SciArena，23款顶尖大模型比拼科研任务，OpenAI o3夺冠，DeepSeek第四。该平台解决通用基准测试在科研场景‘失效’问题，但其自动评估系统猜科研人偏好远未及格。
解析天花板？TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中，LLM与RAG系统成核心引擎，但项目落地时模型表现常难达预期，根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道，本文从多方面对其解析能力进行了解读。
ICML 2025杰出论文出炉：8篇获奖，南大研究者榜上有名
本周一，ICML 2025公布最佳论文奖项，共8篇获奖，含6篇杰出论文奖、2篇杰出立场论文奖，南京大学研究者上榜。大会投稿量持续增长，展示AI领域火热。文中介绍了各获奖论文的研究内容与成果。
首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
数据科学新风口？三大环节搞定ML「资产」管理，VLDB'25最新教程抢先看！
大模型时代，ML资产爆炸式增长，但大多缺乏规范管理。凯斯西储大学等研究团队将在VLDB 2025提出教程，从整理、发现、利用三大环节给出ML资产管理方法论与系统路径，还会展示前沿平台解决实际问题。
南大等8家单位，38页、400+参考文献，物理模拟器与世界模型驱动的机器人具身智能综述
当下，具身智能成研究热点。南大等8家单位学者撰写综述论文，指出物理模拟器与世界模型融合是实现具身智能的潜力路径。论文系统梳理两者协同推动机器人演进全貌，还提出分级标准等内容。
Anthropic让AI先读员工手册再上岗：失控率从54%降到7%
Anthropic最新研究「模型规范中期训练」（MSM）显示，相同训练数据配不同行事原则，模型表现不同。MSM在预训练和对齐微调间加中间阶段，让模型读规范文档理解准则，在特定实验中，将Agent失控率从54%降到7%。