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SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
对谈 Macaron 创始人陈锴杰：RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”｜Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰，探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性，介绍 Macaron 定位、特点、训练方式，还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
我只推荐这5个！24个开源Agent/Workflow框架大比拼！
文章围绕《A Survey on Agent Workflow》展开，介绍了Agent Workflow概念、与Multi - Agent差异、核心组成及Agent角色。对24个主流框架进行对比，还给出不同场景下的框架选择建议，指出当前框架缺乏统一标准。
2篇最新152页论文，RL+LLM被彻底讲透了！
今天分享2篇2025最新RL×LLM的技术综述，分别聚焦“RL在LLM全生命周期的打法”和“RL如何炼成大推理模型”，梳理玩法、组件、算法演进等内容，还给出开源模型、数据等盘点。
AI玩拼图游戏暴涨视觉理解力，告别文本中心训练，无需标注的多模态大模型后训练范式
在多模态大模型后训练浪潮中，现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw，将拼图任务用于后训练，让模型不依赖标注强化视觉感知与理解，在图片、视频和3D模态验证有效。
【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践，介绍语言模型发展，对比BERT、GPT等训练方式，分析生成式大模型问题，还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容，并给出不同场景技术选型建议。
专为“超大模型而生”，新一代训练引擎 XTuner V1 开源！
9月8日，上海AI实验室开源书生大模型新一代训练引擎XTuner V1。它能应对复杂训练场景、速度更快，尤其在超大规模稀疏混合专家（MoE）模型训练中优势显著。还将一并开源AIOps工具DeepTrace与ClusterX。
Meta被控盗用成人影片训练AI，遭索赔3.6亿美金，成人影片居然是训练AI的最佳素材？
美国成人影片制作公司Strike 3 Holdings指控Meta自2018年起下载并分享2396部成人影片，约81.7TB，用于训练AI模型，涉嫌严重侵权。Meta未回应，文章还分析了用成人影片训练AI的可能原因。
清华&通院推出"绝对零"训练法，零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。
AutoResearch-LLM：让 Agent 接手 LLM 训练优化
本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架，还分享踩坑经验。思路方法与平台无关，可类比到外部环境，适合关注 AI Coding 等的同学。