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爱思唯尔把Meta告了：拿Sci-Hub盗版论文训练大模型
学术出版巨头爱思唯尔等多方原告起诉Meta，指控其未经授权获取、复制受版权保护的学术论文训练Llama大模型，数据源于Common Crawl和盗版平台。Meta以‘合理使用’抗辩，AI版权合法性尚无明确判例。
五角大楼计划将绝密数据喂给AI，训练军事特供版模型
《麻省理工学院技术评论》称，五角大楼正讨论为生成式人工智能公司建安全环境，用机密数据训练军事特定版本模型。美国军方重构战略，推动先锋项目，还筹备用绝密数据训练模型，引发安全担忧。
吴恩达推出LLM 后训练免费课程，覆盖三大调优方法：SFT、DPO、RL
吴恩达发布「Post-training of LLMs」课程，由Banghua Zhu主讲，瞄准实用技术，重点介绍SFT、DPO、RL三种后训练方法，有大量动手实验，课程发布后引发热烈讨论。
SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。
RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开
今天凌晨，Together.ai联合Agentica开源AI Agent框架DeepSWE，基于Qwen3 - 32B模型用强化学习训练。所有内容开源，测试中性能超所有开源Agent框架，证明强化学习训练潜力。
AI越训练，越会「满嘴跑火车」！普林伯克利重磅揭秘，RLHF竟是罪魁祸首？
普林斯顿和伯克利研究《Machine Bullshit》，定义并量化LLM胡扯行为，总结四大套路，提出胡扯指数。实验发现强化学习人类反馈训练后，AI胡扯倾向加重，多思考也会让其更会忽悠。
训练200万小时！OpenAI刚刚开源GPT-oss，AI Agent专属模型、可商用
今天凌晨OpenAI开源大模型GPT-oss，有1200亿和200亿两种参数，支持商用。它针对AI Agent训练，功能丰富。训练耗时超200万小时，测试表现出色，架构设计也有亮点。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
三个月、零基础手搓一块TPU，能推理能训练，还是开源的
加拿大西安大略大学工程师暑期打造开源 ML 推理、训练芯片 TinyTPU。他们非专业出身，从基础学起。还介绍了造 TPU 原因、硬件知识、构建方法，及推理、训练的实现。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。