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LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。
AI编程真面目：完整项目通过率仅27% | 上交大新基准
多校联合团队发布ProjDevBench，评估AI编程智能体端到端项目开发能力。结果显示，六种主流智能体总体提交AC率仅27.38%，从零构建任务中性能大幅下滑，还揭示了智能体多方面短板。
Sora终于开放上传真人照片生成视频了
本周起，符合条件的Sora用户可上传含人物照片制作视频，使用前需声明获人物同意。这是Sora受期待功能之一，有严格限制，且照片转视频功能审查更严，此为OpenAI平衡之举。
Cursor 浏览器翻车后，这个团队做出AI规模化高可靠软件工厂
Cursor用AI构建浏览器失败后，MoonBit团队用新路线，10天生成商业级C编译器。其语言设计、AI安全重构、工具链等方面优势明显，还支持多种后端，有望推动软件工程迈向自动化。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
刚刚，谷歌DeepMind登Nature封面！人类40亿年生命代码「开源」了
谷歌AlphaGenome登上Nature封面，可一次性「读入」100万个DNA碱基对，对数千种分子特性高度预测。它已在GitHub开源，诺奖得主称未来十年AI将治愈所有疾病，其重构了生命科学底层逻辑。
「熟悉的陌生人」才是「好老师」？复旦提出简单指标，找出推理蒸馏中真正有教学价值的数据
复旦大学和上海人工智能实验室研究者提出 Rank - Surprisal Ratio (RSR) 度量方法，综合考虑样本信息量与对齐程度，在蒸馏实验中与学生模型后训练性能相关性高，可用于筛选推理轨迹和选择教师模型。
Claude Code 火爆被玩坏后，刚刚Anthropic 索性掀桌子：推出非编程版 Claude Cowork
继Claude Code被用户广泛应用于多领域后，Claude推出非编程版Cowork，向macOS应用Claude Max订阅用户开放。它能处理非编码工作，自主性强，但也存在潜在风险，当前为研究预览版。
谷歌云重磅报告：AI智能体接管2026年企业核心工作流
谷歌云基于调研发布报告，揭示2026年重新定义角色、工作流和商业价值的五大关键趋势，如智能体重塑员工、数字化流水线打通企业、全时在线重塑客户体验等，还强调人才技能重塑的重要性。
英伟达推出下一代计算平台Rubin：可用45°C的热水进行冷却，训练速度提高3.5倍
英伟达黄仁勋在CES演讲，宣布进入自动驾驶领域、推出Alpamo模型与下一代计算平台Rubin。他指出计算行业正经历平台性转变，还介绍AI进展、应用架构，Rubin平台性能强且能效高。