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首次结合RL与SFT各自优势，动态引导模型实现推理⾼效训练
新一代大型推理模型在复杂推理有进展，核心是ZERO - RL训练法。华为香港研究所小艺团队等合作推出GHPO算法框架，融合在线强化学习与模仿学习，解决了RLVR方法局限，提升模型训练效果，代码数据开源。
AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多问题模拟复杂推理场景。结果显示，DeepSeek - R1等模型高压下性能大幅缩水，REST能拉开不同模型差距，还揭示评测方法局限。
机器人高层指挥低层做，“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025
美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架，首创“坐标系转移接口”，有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口，提升机器人操作灵活性与泛化性，论文被ICML2025收录。
云计算一哥，刚刚重新定义了AI Agent的玩法
亚马逊云科技在纽约峰会上重新定义AI Agent部署方式，发布Amazon Bedrock AgentCore工具包，还推出Marketplace中的AI Agents和工具、Amazon Nova定制化功能等，在数据层和编程应用也有新动作，展现其AI Agent战略布局。
基于闪电注意力机制，创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈，多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax，从架构、创新模块、训练框架等多方面优化，表现突出。
AI编程「反直觉」调研引300万围观！开发者坚信提速20%，实测反慢19%
非营利性 AI 调研机构「METR」对 AI 编程工具影响开发者效率进行随机对照实验，结果意外：开发者本坚信提速 20%，实测却慢 19%。还分析了原因，指出调研局限与未来展望。
研究表明：资深开发者在使用AI工具时，完成任务的时间比不使用时延长了19%。
研究通过随机对照试验，发现2025年初资深开源开发者使用AI工具完成任务时间比不使用时延长19%。当前衡量AI能力多依赖标准化评测，可能高估或低估其真实能力，研究旨在更准确评估。
ICML2025|宁波东方理工大学刘野，陈云天：DragSolver：用于真实汽车风阻系数估计的多尺度Transformer方法
当汽车高速行驶，空气阻力影响车辆性能。传统风阻系数测算方法耗时久，难以满足实际需求。宁波东方理工大学等机构研究者提出DragSolver模型，能快速准确估计风阻系数，经实验验证效果优，有降本增效等价值。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。
我用DeepSeek治好了20年老鼻炎
作者患20年鼻炎，此前治疗效果不佳，用DeepSeek获推荐喷剂，使用后症状改善。还提及AI造影辅助医疗、国外巨头推AI医生等，显示AI医疗兴起，解决了过去落地和商业化难题。