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企业级 AI Agent：彻底说清 MCP、CLI、Skills，如何定位、该怎么选、最佳实践。
文章解读了 MCP、CLI、Skills 三者定位、组成与工作层次，介绍工具选择方法，强调组合应用以发挥企业 Agent 最大效能，还指出 MCP、CLI、Skills 使用误区及 PTC 应用模式等。
VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。
Hugging Face开源nanoVLM，750行代码可训练视觉语言模型，简单到令人发指！
Hugging Face开源全新视觉语言模型框架nanoVLM，仅750行代码就能从零训练高效能VLM模型。它在单张H100 GPU训练6小时后，在MMStar数据集准确率达35.3%，且能在免费Google Colab跑。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
智谱发布GLM 4.5，不仅开源模型还把训练框架也开源了
智谱AI发布GLM 4.5，不仅开源模型，还开源整套后训练基础设施。模型规格亮眼，性能也超越qwen 235b。其开源的训练框架slime专为强化学习扩展设计，完整工具链支持多种模型。
Anthropic万字Skills教程，把Agent工程的核心武功秘籍说明白了
Anthropic官方发布33页Skills构建指南，详细介绍构建高效Skill的方法，涵盖基础概念、规划设计、测试迭代、分发共享等内容。还提及openai用codex agent做项目的经验，指出人类审查成瓶颈，引出渐进式披露的核心秘籍。
微软、哈佛开源创新优化器：全面超越Muon，提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长，微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区，避免分布式训练同步完整梯度，在集中式和分布式场景都有高效表现，性能超Muon。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
IBM推出轻量多模态文档神器！OCR与QA超GPT-4o，识别率高达98%！
日常文档处理麻烦，现有工具或体积大、算力消耗高，或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling，仅258M参数，性能超 GPT - 4o，适用于多场景。
从RLHF、PPO到GRPO再训练推理模型，这是你需要的强化学习入门指南
强化学习是当今LLM重要技术，Unsloth团队发布教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO到GRPO，分享用GRPO训练推理模型技巧，涵盖相关概念、训练方法及奖励函数设计等内容。