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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。
在「外滩大会·具身智能：从泛化到行动，重塑产业未来」上，这些大牛都说了什么？
9月11日，机器之心联合出品的外滩大会见解论坛聚焦具身智能。多位学界和业界代表分享看法，如孙富春称训练场可破数据瓶颈，江磊指其是新型数据工厂。思辨和圆桌环节探讨技术路线、应用场景等关键问题。
【博客转载】CUDA Vectorized Memory Access （文末送书）
文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽，实现朴素自定义设备内存拷贝函数，对比不同数据类型、大小及方法的性能，得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。
名师一定出高徒？清华团队最新揭秘：别再迷信大模型蒸馏的「免费午餐」
当下大模型后训练中，On-Policy Distillation（OPD）成明星技术，业界采用后报告性能提升。但清华团队研究发现，换更强Teacher，Student性能可能无提升甚至倒退。研究揭示蒸馏成败条件，深挖对齐机制，还给出拯救失败蒸馏的方法。
北大团队提出 SHINE：将任意文本转化为大模型 LoRA，仅需一次前向传播！
北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。
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。
有生之年吃到了钉钉的细糠
作者参加“2025 钉钉十周年暨新品发布会”，体验了钉钉 8.0 版本。该版本开启 AI 1.0 新篇章，界面焕然一新，以钉钉 One、AI 搜问等重塑工作流程，还升级语音智能硬件，实现信息处理闭环，提升企业与员工效率。
社区供稿丨Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM，在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，处理问答等任务，对硬件要求低，多项测试表现优，还介绍架构、训练策略和上手方式。
aiX-apply-4B逆袭DeepSeek-V3.2！aiXcoder发布代码变更应用模型，单卡推理提效15倍
3月25日，硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的模型aiX - apply - 4B。它平均准确率达93.8%，超越Qwen3 - 4B和DeepSeek - V3.2，算力成本仅为后者5%，推理速度提15倍。还采用创新训练方法，适配企业场景。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。