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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。
LLM 竟然会内省！Anthropic 整了个大活：首次揭开 AI 意识
Anthropic最新研究《大语言模型中涌现的内省意识》，首次通过直接操控模型内部状态验证AI能否觉察自己思想。研究采用概念注入技术，发现AI有内省能力，且不同模型表现有差异。
从极速复制“死了么”APP，看AI编程时代的技术选型
本文以复刻‘死了么’APP为例，分析AI编程时代技术选型。介绍开发工具，如Qoder；给出技术选型原则，像选声明式技术栈；还阐述Supabase优势，能降后端复杂度、省运维成本。
14K Star！统御万模的 AI 聚合网关，一个 API 管理所有大模型！
文章分享了AI聚合网关神器New API，它基于Go和React开发，是中转分发系统，像超级转换插头。集成30+模型服务，有多种特性，支持6种部署方式，能收敛混乱的模型调用。
突然，被GLM-4.7的Coding交付能力惊到了
国内大模型圈因智谱启动A股上市而兴奋时，GLM系列再展“卷王”姿态，本月开源旗舰GLM - 4.7。它从代码大模型变为任务交付引擎，实测在多场景表现出色，能理解复杂意图、交付高质量代码。
让AI评测AI：构建智能客服的自动化运营Agent体系
文章介绍智能客服发展，从传统机器人客服到基于AI原生的智能客服。重点探讨对话效果评测，搭建运营Agent平台，实现服务闭环。还提及评测落地方法、难题及解决措施，最后阐述AI在服务链路提效和分析转人工原因的作用。
吴恩达手搓新项目：AI审稿人上线！只为终结学生“3年被拒稿6次”的痛苦
吴恩达开发新项目 Agentic Reviewer 代理审稿人，灵感源于学生3年论文被拒6次。此工具能加快研究人员迭代速度，在 ICLR 2025 评审数据测试中接近人类水平，适用于 arXiv 公开研究领域。
新玩法！Karpathy周末手搓“大模型智囊团”应用：各大LLM同台互评，代码已开源
Andrej Karpathy周末手搓Web应用llm - council，让多个大模型像顾问般提供建议。查询通过OpenRouter分发给多个大模型，它们互评后由‘大模型主席’生成最终回复，代码已开源。
GPT-5得分不到0.4！法律+金融最大规模基准：1.9万+专家评估准则
新推出的PRBench基准可测AI在金融和法律领域表现。它有19356条专家评估准则，是该领域最大公开基准。顶尖大模型在困难子集得分低，还独创经济路径分析维度，约30%任务为多轮对话，揭示了AI在专业领域的不足。
为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。