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告别模板时代！妙多VP张昊然：生成式AI如何驱动UI设计的范式革命
在AICon2025上海站，妙多副总裁张昊然分享生成式AI在UI设计领域的影响。他回顾初代生成式UI的‘套模板’技术，讲述技术革新后回归代码生成界面，还探讨让AI理解设计系统、妙多AI 2.0理念及未来UI工具假设。
Kimi K2官方技术报告出炉：采用384个专家，训练不靠刷题靠“用自己的话再讲一遍”
Kimi K2官方技术报告公开称霸全球开源模型的秘籍，介绍其训练过程及“秘密配方”，包括MuonClip优化器、大规模Agentic Tool Use数据合成等技术亮点，还提及后阿里通义Qwen3更新击败Kimi K2。
完全开源的7B模型，性能比肩主流LLM，训练成本仅16万美元，复现DeepSeek的强化学习！
Moxin-7B由多机构团队联合开发，遵循“开源科学”原则，公开全流程细节。它训练成本仅16万美元，评测表现亮眼，在架构、数据策略、训练过程等方面有创新，为中小企业提供可控AI方案。
奖励模型预训练新范式POLAR：突破强化学习短板，有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈，上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制，契合强化微调框架，通过对比学习训练，实验证明其性能和泛化性佳，有望打通RL链路扩展最后一环。
剑指“美国版 DeepSeek！”Ai2 科学家 Nathan Lambert 最新访谈：剖析 RLVR、激辩智能体与后训练
艾伦人工智能研究所科学家 Nathan Lambert 在访谈中剖析 RLVR、激辩智能体与后训练。他所在团队用 Olmo 和 Tulu 模型揭开后训练魔法，带火 RLVR 概念。他还谈到开源 AI 未来，想打造“美国版 DeepSeek”。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
Loss收敛不代表学会：腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
卡帕西8000行代码手搓ChatGPT，成本仅100美元，训练12小时CORE表现超越GPT-2，手把手教程来了
AI大神Andrej Karpathy新作nanochat，用8000行代码、100美元成本纯手搓克隆ChatGPT。它是极简全栈训练/推理pipeline，训练12小时，CORE表现超GPT - 2，还给出快速上手详细指南。
搜索智能体RAG落地不佳？UIUC开源s3，仅需2.4k样本，训练快效果好
当前 Agentic RAG 落地有挑战，UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本，训练快且效果好，解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题，在通用和医学 QA 任务中表现出色。
Qwen3 变身扩散语言模型？不从零训练也能跑，30B参数创纪录
扩散语言模型（DLM）潜力大但训练难，Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B，推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素，成果超现有部分模型，还提出简单方法及训练策略。