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告别数据「噪音」，UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」，登顶MathVista测评榜
DreamPRM由加州大学圣地亚哥分校团队开发，在MathVista测评榜夺冠。它通过双层优化框架解决多模态过程奖励模型训练难题，能与多模态大模型集成，提升推理能力，实验效果显著。
MIT终身教授何恺明，入职谷歌了
AI大牛何恺明刚拿下MIT终身教职，便加盟谷歌DeepMind任杰出科学家，此次为兼职。他与谷歌早有研究合作，此前在CV领域成果丰硕，谷歌学术总引用超71万次。
CVPR 2025 Highlight｜北大联手智元发布首个基于说明书的家电操作评测基准
北大联合智元团队提出全新家电操作评测基准 CheckManual，被 CVPR 2025 接收并评为 Highlight。它有拟真说明书与多样资产、契合实际的评测任务、首个操作规划模型 ManualPlan 等优势，还做了相关实验。
危险？OpenAI 模型行为负责人：人类很快会进入「AI意识」，当前最重要是控制人机关系的影响
OpenAI模型行为与政策负责人Joanne Jang发文指出，与其争论AI是否有意识，不如关注其对人类“情感福祉”的影响。文章探讨了OpenAI在人机关系上的处理，以及如何塑造模型行为，还提及未来计划。
泛化性暴涨47%！首个意图检测奖励范式，AI工具爆炸时代意图识别新解法
随着大模型和工具增长，AI 助手意图识别遇新挑战。腾讯 PCG 团队用强化学习等方法，提升模型泛化能力，还从多方面剖析优势，最后提出未来研究方向。
100万美元图灵奖奖金，强化学习师徒想献给科研自由
3月5日，Andrew Barto和Richard Sutton因强化学习获图灵奖。Communications of the ACM对其采访，谈及研究经历与AI未来。100万美元奖金用途未明，Sutton或捐Openmind，Barto计划设奖学金。
评论送书 | 我用扣子（Coze），五分钟搭建出一个客服自动应答智能体
文章以设计‘产品功能咨询智能体’为例，介绍用扣子平台搭建客服自动应答智能体的全过程，包括创建项目、工作流、搭建流程框架及试运行优化，还推荐了相关书籍。
DeepSeekHarness被骂自嗨，还是Agent界Android？
DeepSeek Harness 评论两极分化，有人赞其为‘Agent 界的 Android’，也有人批其‘自嗨’。若将其视为 Agent Runtime 架构实验，它值得拆解。它以‘一切皆插件’理念设计，有诸多独特架构特点。
1.9K Star！给 DeepSeek Harness 装上侧边工作台，文件、终端、Git、浏览器、插件一屏搞定！
DeepSeek Harness 是 AI Agent 运行框架，自由度高但默认 Web UI 操作不便。社区插件 DSH - better - sidebar 迅速出圈，装了侧边工作台，整合多样工具，更新勤，适合折腾 DSH 的人。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。