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苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
GPT-6或将比GPT-5强10倍！奥特曼揭秘ChatGPT如何诞生
奥特曼在访谈中表示ChatGPT从1到10的艰难已过，未来从10到100或更易。他还探讨AI变革、企业洗牌、工作替代等问题，揭秘ChatGPT诞生过程，阐述OpenAI愿景及AI普惠方案。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
DeepMind 颠覆机器人学习范式：让机器像人一样 “自由成长”
谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。
半在线RL新范式UI-S1，使得GUI Agent既稳定又规划长远
现有AI训练方法在GUI自动化中各有弊端，本文提出半在线强化学习范式，训练出UI - S1 - 7B模型，性能提升显著，还提出新评估指标SOP，是迈向实用化AI智能体的重要一步。
小扎AI眼镜当场死机，CTO自曝灾难级演示内幕：一个指令干趴自家服务器
小扎演示Meta智能眼镜Ray - Ban Display时翻车，AI助手回应异常、视频通话失败。CTO复盘，一是指令致多眼镜激活干趴服务器，二是时机糟的Bug。虽演示失败，但Meta仍豪掷千亿布局AI。
告别功能内卷，产业AI需要一记“ACE球” | 甲子光年
文章指出产业AI在金融等行业落地面临挑战，投入产出错配。蚂蚁数科在外滩大会推出‘按效果付费’模式，提出‘ACE’方法论，以行业大模型和实战经验助力落地，成果初显，有望推动AI to B行业变革。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
清华深研院等开源GUAVA：单图0.1秒出3D形象，打破数字人天花板
清华深研院和国际数字经济研究院的中国团队开源GUAVA，单图0.1秒就能生成3D形象，在速度、效果和成本上远超传统数字人制作流程。它结合EHM模型和3D高斯泼溅技术，有诸多应用场景。