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告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
GPT-5通过“哥德尔测试”！独创性解决博士生都得花几天时间的开放数学问题
最新论文中，研究人员让GPT - 5挑战5个未解决的优化猜想，它解出3个，还对一题给出不同有效证明方案。测试题需博士水平研究者花几天完成，研究还“挑衅”了陶哲轩对大模型数学能力的印象。
The Batch: 884 | Transformer获得新能量
弗吉尼亚大学等机构的研究人员提出 Energy-Based Transformer（EBT），它能检查自身输出。训练时通过能量值优化预测概率向量，测试显示其泛化优但生成特定文本差，扩展性好，为高性能带来新可能。
AI Coding 的下半场，何去何从？
文章回顾AI Coding三年演进，指出2023年范式落地、2024年Coding Agent上位、2025年形态之争加速且CLI成主战场。分析项目“火爆”逻辑，提及市场数据背书，还探讨应用与模型关系及技术堆栈。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
Cursor定价又更新，直接变成" 买API "，Coding 产品包月模式走不下去了
Cursor一年三变价，9月15号后个人版按模型推理用量计费，有Pro、Pro Plus、Ultra方案，还对大学生免费计划二次验证。因模型成本涨、竞争大，包月模式难以为继，多家编程工具都调整定价。
苹果端侧AI两连发！模型体积减半、首字延迟降85倍，iPhone离线秒用
苹果在Hugging Face放出FastVLM与MobileCLIP2两条多模态主线。前者主打「快」，首字延迟压到竞品1/85；后者突出「轻」，体积减半。模型和Demo已开放，开发者可集成开发。
GPT-5被批过度炒作、性能落后，OpenAI联创揭秘其中原因：我们把它关在 “象牙塔”，和现实世界接触不够
OpenAI发布GPT - 5后遭遇波折，因被批不直观恢复为GPT - 4。但它是进军企业市场举措，获部分企业认可。OpenAI联合创始人Greg Brockman谈其发展历程、瓶颈、应用等，强调让模型接触现实、提升安全性及适配团队工作。
The Batch: 867 | 印度推动本土人工智能建设
印度在资金有限、语言与方言众多情况下，正加倍努力建设本土大模型。政府资助初创企业、调配算力，多家公司研发多语言模型，虽面临挑战，但旨在开发符合自身需求的人工智能。