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LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。
拯救大模型的逻辑短板：Nature文章预测符号主义AI与神经网络的联姻将引爆下一场技术革命
结合逻辑系统与神经网络成AI热门趋势，神经符号AI崛起，旨在弥补神经网络短板。虽面临技术挑战，但已在多领域展现潜力，不过也有质疑声，其发展仍面临诸多难题。
ICML 2025 | 给AI装上「智能升级插件」！阿里安全-清华大学D-MoLE让模型在持续学习中动态进化
近日，阿里巴巴集团安全部 - 交互内容安全团队与清华大学联合研究成果被 ICML 2025 收录。他们提出 D - MoLE 框架应对多模态大模型持续学习挑战，实验显示其性能优、训练快，还能用于提升阿里安全审核模型适应力。
教你用 Lovart 生成超炫 PPT 视频封面
受海外老哥启发，探索出用 Lovart 生成动态 PPT 背景的提示词，提示词放评论区。
视频世界模型跑长序列不「崩」了！用光流约束+历史记忆+多步训练，让动态场景稳如磐石
现有视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏问题，核心原因是误差累积。MagicWorld提出面向长时稳定性的交互式建模框架，通过光流约束、历史缓存检索和多步聚合训练，有效缓解误差累积。
《2025新智元ASI前沿趋势报告》全文
新智元十周年峰会现场，重磅发布《2025新智元ASI前沿趋势报告》，预测2027抵达ASI临界，智能体全面爆发，图谱融合全球数据刻画全球竞争格局。
告别玄学选LLM！弗吉尼亚理工选型框架入选ICML 2025
弗吉尼亚理工大学研究人员推出选型框架LensLLM，可预测微调后性能走势，解释大模型微调“玄学现象”。它基于全新PAC - Bayes泛化界限推导，降低成本近90%，被ICML 2025收录。
告别盲选LLM！ICML 2025新研究解释大模型选择的「玄学」
弗吉尼亚理工大学研究团队提出 LensLLM 框架，基于 PAC - 贝叶斯泛化界限揭示 LLM 微调性能“双相演进”，可精准预测微调性能、大幅降低计算成本，为 LLM 选型提供新工具。
年入1400亿！奥特曼印钞机转疯了，AGI尽头是卖广告
今早OpenAI CFO揭秘成绩单，2025年ARR破200亿美元、算力达1.9GW，算力与收入深度绑定。其商业版图多元，还将涉足广告。预测2026 - 2029年收入可观，2029年或达1400 - 1500亿美元。
分享10个你可能不知道的Claude Code隐藏命令。
作者分享10个Claude Code隐藏命令，如/btw可并行提问不污染上下文，/rewind能分别回退代码和对话等，还介绍快捷键，强调Claude Code更新快，建议关注更新动态。