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阿里+清华发现80/20法则：LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。
让企业拥有自己的模型！PyTRIO定义TaaS新范式：大模型训练进入API时代
本文围绕企业自主训练专属大模型的行业趋势展开，指出当前大模型训练门槛高、工程成本大的痛点，介绍情感机器推出的PyTRIO训练平台，提出TaaS新范式，封装底层工程，开放训练API，降低训练门槛。
2050大会 | 「AGI4Science·新生论坛——正在生长的科学地图 」嘉宾阵容全览！
2026年4月25日上午9点，2050大会将迎来“AGI4Science·新生论坛”专场。该论坛由王婷召集，以“三幕剧”展现AI for Science从理论到产业的图景，涵盖多领域，17位专家将探讨AI4S的生长与变革。
AI 找到了六个 Erdos 数学问题，陶哲轩：AI + 人类专家才是真正改变科学研究的方式
菲尔兹奖得主陶哲轩分享，AI 在 Erdos 问题网站实验中，帮数学家发现六个原本标记为「未解决」的问题其实已被解决。他认为 AI 有价值的应用是处理枯燥日常工作，如文献搜索。
抄作业了！让AI产品告别“上线就崩”的CC/CD框架，6步搞定，拿走不谢。
文章指出AI产品因大模型不确定性，易上线翻车。介绍海外流行的CC/CD开发框架，阐述AI产品不确定性原因，强调自主与控制平衡，还给出该框架落地的6步工作流。
“整个行业骗了公众太久！”Anthropic CEO自爆内幕：私营大厂掌控人类命运，我也深感不安
本文梳理了Anthropic CEO呼吁AI研发限速后引发的全行业论战，梳理提案细节、各方核心质疑，揭露私营AI大厂掌控技术背后的权力与监管分歧。
Lilian Weng：Harness才是模型自我迭代的现实起点和关键，而不是直接重写权重
Thinking Machines Lab联合创始人Lilian Weng发文指出，实现AI递归式自我改进（RSI），设计围绕模型的执行系统“Harness”才是现实起点。文中详述Harness设计模式、优化路径，也指出自我改进面临的瓶颈。
为什么我用了那么多提示词模板甚至用了 AI 帮忙还是写不好提示词？
现在很多人觉得模型强大，提示词工程没必要，但复杂需求仍需它。作者以写雷军演讲提示词和YouTube字幕生成提示词为例，介绍迭代创作过程，指出写不好提示词根源是难评估差距和调整。
AI发现医生看不见的隐藏心脏病风险，近90%准确率远超人类专家｜Nature子刊
登上《Nature》子刊的研究显示，约翰霍普金斯大学团队开发的多模态AI模型MAARS，用深度学习处理原始MRI图像，实现对心源性猝死风险高精度预测，准确率达89%，还能辅助制定个性化医疗方案。
马斯克Grok-4卖货创收碾压GPT-5！AI卖货排行榜曝光，AGI的尽头是卖薯片？
新智元报道，「Vending Bench」榜单让大模型经营自动售货机一较高下。Grok - 4卖货能力超GPT - 5，销量约高2倍，营收增31%。此测试揭示AI长周期决策挑战，引发AGI定义讨论。