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AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引，深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤，涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练，还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
从单领域到多能力协同：数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习（RLVR）在多领域推理中的机制，发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等，为构建AI推理模型提供关键发现。
4D空间智能：AI如何一步步「看懂」时空结构？一篇综述解析通往四维世界的五大层次
4D空间智能重建整合静态场景与时空变化，构建含时间维度的空间表征系统。南洋理工等高校研究者调研该领域，提出按建构深度分五层的新视角，展现AI认知从基础到高阶的进化路径。
在WAIC耳朵听出茧子的「智能体」，是时候系统学一下了
今年世界人工智能大会上，智能体成主角，AI厂商纷纷布局。文章指出人们对AI大模型期望转变，介绍智能体底层逻辑，涵盖工具使用、推理模型、ReAct框架等，还对比先前尝试，探讨智能体能力层次与未来发展。
万亿参数狂欢！一文刷爆2025年七大顶流大模型架构
文章深入剖析2025年顶级开源模型的创新技术，介绍了DeepSeek V3/R1、Kimi 2、Qwen3等七大顶流大模型架构，揭示滑动窗口注意力、MoE和NoPE如何重塑效率与性能。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
别只盯着李飞飞！AI的「3D数据底座」已被这家中国公司悄悄建好
群核科技构建具身智能时代的「3D版ImageNet」，其SpatialVerse平台为机器人提供三维数据与仿真环境。借助新技术发布全球首个3D语义数据集InteriorGS，还与多机构合作，成果获学术和产业认可。
Kimi K2官方技术报告出炉：采用384个专家，训练不靠刷题靠“用自己的话再讲一遍”
Kimi K2官方技术报告公开称霸全球开源模型的秘籍，介绍其训练过程及“秘密配方”，包括MuonClip优化器、大规模Agentic Tool Use数据合成等技术亮点，还提及后阿里通义Qwen3更新击败Kimi K2。
AlphaEvolve：陶哲轩背书的知识发现 Agent，AI 正进入自我进化范式
Google今年5月发布的AI系统AlphaEvolve，结合Gemini模型与evaluator，能发现新算法。它源于FunSearch，可多领域应用，运行机制类似自然进化，其关键组件evaluator对其发展很重要，也标志AI进入自我改进范式。
图解Vllm V1系列6：KVCacheManager与PrefixCaching
文章聚焦vllm v1，阐述调度器取请求时判断设备有无充足空间做推理的问题，涉及KVCacheManager与Prefix Caching。前者管理请求和块，后者通过找最长一致前缀节省显存，还介绍块分配释放策略与流程。