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SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
AI 已能写 80% 代码，但 Agent 也有致命短板！OpenAI Codex 技术总监：问错了，比不会写更麻烦
OpenAI Codex 技术负责人 Michael Bolin 在访谈中回顾职业轨迹，分享从工程师到工具创造者的成长经历。他认为 AI 编程时代 80%-90% 代码可由模型生成，但关键部分需人类把控，提出正确问题能力更重要，编程智能体执行将更多迁移到云端。
0.3B参数，600MB内存！腾讯混元实现产业级2Bit量化，端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，参数量仅0.3B，内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案，生成速度提升，还通过多种方法提升能力，未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
10w人看过的龙虾量化系统，评论区骂最多的问题，我花2天补上了。
上一篇龙虾量化系统文章获10w+，评论指出数据是短板。作者经研究找到QVeris，它是统一数据接口平台，使用简单。作者以金融领域为例介绍其用法，还测试其在其他领域的能力，认为它是AI时代的数据基础设施。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。
a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出，传统代码生成技术难完成复杂开发任务，而基于大语言模型（LLM）的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”，具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等，也剖析了挑战与未来方向。
发布智驾商用方案，千里科技的转身与雄心｜甲子光年
今年6月23日，千里科技发布面向L2+级的千里智驾1.0，公布L3、L4级产品路线图。其前身是力帆科技，转型后与吉利合作。该方案分三版本，还将推L3、L4级别方案。公司有“一横一纵”能力，站位供应商。
密室逃脱成AI新考场，通关率不足50%，暴露空间推理短板丨清华ICCV25
清华大学团队受密室逃脱游戏启发，提出EscapeCraft：一个3D密室逃脱环境，用于评估多模态大模型在视觉环境中完成复杂任务推理的能力。该论文已入选ICCV 2025。研究评测了多个热门模型，发现它们在推理和探索行为方面存在诸多问题。