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让大模型学会“像人一样”查证真伪

伊利诺伊大学香槟分校等校研究团队提出训练框架Veri - R1，为大模型提供“在线查证”新范式。它借助在线强化学习、精细化奖励机制和高质量数据，让模型学会像人一样查证，在多数据集上表现出色。

清华开源首个股票K线大模型Kronos，是专为金融市场K线序列预训练的模型，处理金融数据高噪声特性。采用两阶段框架，有安装、预测步骤，还有批量预测方法，项目地址为https://github.com/shiyu-coder/Kronos。

最近，Karpathy 玩 Vibe Coding 上瘾，上周末开源项目让 AI Agent 自主实验，10 多小时前又开源「agenthub」，这是 Agent - first 协作平台，可理解为极简版 GitHub，还能用于构建自治学术体系。

北京大学连发两篇论文，给出让 Agent 变强的答案：让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答，用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化；`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新，二者场景不同但核心一致。

现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足，复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测，最优得分仅60%左右，反映出模型多方面推理短板。

作者拿到 Hy3 模型测试资格，介绍其架构、性能和价格优势，还在 WorkBuddy 里实测它完成运营工作、选编辑助教、开发新功能等任务的效果，最后评价 Hy3 能力、价格、适配方面的表现，并分析 WorkBuddy 领先原因。

9月2日深圳的WorkBuddy生态发布会，展示9款联名硬件，有30多个硬件品牌、30多个Buddy应用、100多个开放平台共创伙伴参与。WorkBuddy开放Agent能力，连接伙伴资源，解决数据和专业经验难题，开放硬件、应用与平台三层，但面临价值分配等问题。

文章聚焦大模型上下文工程，介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础，但其有脆弱、难管等痛点，促使向上下文工程演进；Skills是能力单元，可显式化能力、动态组合；MCP解决能力集成问题，虽有争议但理念重要。

OpenAI新模型在2025年国际数学奥林匹克（IMO）中达金牌水平，测试时不借助工具、不连互联网，且不太可能存在数据污染。该模型解决6题中的5题，非GPT - 5，近期也不发布。

在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。