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用动作分块突破RL极限，伯克利引入模仿学习，超越离线/在线SOTA
如今强化学习在多领域成果显著，但在长跨度、稀疏奖励任务中表现欠佳。加州大学伯克利分校研究者提出Q - chunking方法，将动作分块引入基于时序差分的强化学习，解决探索效率和值传播问题，实验表现优异。
原来Scaling Law还能被优化？Meta这招省token又提效
2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制，证明其表现能改变Scaling Law系数，还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
Agent当道、模型封装一切：AI 时代的产研人如何不被“优化”？
随着 Agent 普及，技术复杂性被模型封装，产研人面临挑战。InfoQ 直播栏目邀请嘉宾探讨应对之策，还分享 AI 项目经验，分析 AI 编程痛点、落地案例，以及产品上线障碍和商业化方向。
火遍全网的AI在线生成前端页面DeepSite开源替代LocalSite
LocalSite AI是现代化网页应用，能按自然语言描述生成HTML、CSS和JavaScript代码。它功能丰富，支持多AI供应商，介绍了技术栈、安装步骤、部署方式、使用指南及发展路线等。
审美在线、随叫随到、月薪19刀——Lovart把AI设计师这件事做认真了
Lovart适合无设计预算的人，将专业设计师装进AI工具。其Brand Kit解决风格不稳定问题，Font Generator可生成专属字体，Create Skill能固化学习成本，还有Export PSD、Mock Up等实用功能，月费仅19美元。
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
想让机器人春晚包饺子？阿里达摩院：别急，先把「大脑」优化一下
阿里达摩院推出 RynnBrain 模型，从底层出发将时空记忆和物理空间推理训进模型，在 16 项具身 Benchmark 上达 SOTA。还开源 7 个模型，解决通用大模型在物理世界的局限，在多项任务表现出色。
Depth Anything再出新作！浙大&港大出品：零样本，优化任意深度图
浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」，融合深度传感器数据与AI深度图，一键补洞、降噪、提分辨率。无需额外训练，可提升3D模型深度质量，零样本刷新多项深度处理纪录。
ASO应用商店关键词搜索优化的概述和重要性（进阶篇二）
流量探涨，ASO进阶篇，增长人的必备效率手册，带你升级为应用商店推广高手随着移动互联网的人口红利日趋减少，单