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SFT远不如RL？永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。
ZeroGPU Spaces 加速实践：PyTorch 提前编译全解析
本文聚焦 ZeroGPU Spaces 加速实践，介绍 PyTorch 提前编译。ZeroGPU 使在 Hugging Face Spaces 用 Nvidia H200 硬件更高效，但有局限。提前编译可优化模型，提升演示速度，还分享了接入方法、高级技巧及演示示例。
Hinton突然对AGI乐观了！“Ilya让他看到了什么吧…”
Hinton接受独家访谈，将AI风险分短期和长期，认为长期是AI接管人类。他观点大转变，从“养虎为患”到提出赋予AI“母性本能”实现共存，还批评马斯克和奥特曼，看好AI医疗应用。
Scaling Laws起源于1993年？OpenAI总裁：深度学习的根本已揭秘
人工智能扩展定律（Scaling Laws）把模型性能和资源投入联系，是构建大模型的参考标尺。其起源说法不一，康奈尔博士生将其推至1993年贝尔实验室论文，OpenAI总裁称它揭示深度学习根本。
Nano-Banana 核心团队分享：文字渲染能力才是图像模型的关键指标
谷歌新发布的图像生成与编辑模型Gemini 2.5 Flash Image（Nano - Banana）热度超Grok视频生成。文章通过团队访谈，介绍其图像创作新方式、文字渲染代理指标、交错生成能力等，还对比了与Imagen差异，展望AI终极形态。
比Claude效果更好、且便宜近 100 倍？xAI祭出“白菜价”AI编码模型掀桌子！网友：便宜没好货
xAI 推出编码助手模型 Grok Code Fast 1，采用新架构，有强大全栈开发能力。价格低，在性能与成本间取得平衡。用户评价不一，它在日常开发场景性价比高，与其他竞品各有优势。
专治智能体盲跑！微软发布AI Agent 5大可观测性，打通任督二脉
今天凌晨微软官网发布AI Agent 5大可观测性最佳实践，解决智能体盲跑等难题。介绍了智能体可观测性概念和好处，展示5个应用案例，还阐述5大实践，如选模型、持续评估、集成CI/CD等。
万卡竞赛背后：容器正在成为AI时代的调度大脑
今年 Agent 与 AIGC 应用大爆发，Gartner 预计 2027 年超 75％的 AI/ML 工作负载将用容器技术部署。但现有容器技术栈不能直接用于 AI 业务，需解决两大技术挑战。阿里云 ACK 和 ACS 协同演进，应对挑战并不断突破，还积极投入开源。
教AI「择偶生娃」，复刻自然演化！上交校友提名最佳论文
Sakana AI受自然演化启发提出全新模型融合进化方法M2N2，引入‘择偶机制’让AI‘竞争、择偶、繁衍’。此研究获GECCO 2025最佳论文提名，M2N2表现优于其他算法，还避免‘灾难性遗忘’。
CAG又回来了，这次它带着RAG！
文章对比CAG和RAG，指出CAG虽解决RAG部分痛点，但有根本限制，对海量变化知识库，RAG不可替代。Aurimas将二者结合做「动态混合层」效果好，还给出实施架构和关键点。