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Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
对「学习」的一切认知都错了
曾被认为不可能的超大模型如今成功驱动ChatGPT等，改变了对学习的理解。彩票假说解释其成功：大网络有中奖子网，能提供更多找简单解的机会，调和了经验与经典理论。
破解「长程智能体」RL训练难题，腾讯提出RLVMR框架，让7B模型「思考」比肩GPT-4o
腾讯混元AI数字人团队提出RLVMR框架，将‘元认知’理论引入RL，通过奖励‘好的思考过程’解决长程任务中智能体的低效探索与泛化难题，经其训练的7B模型表现出色。
OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。
AI自己给自己当网管，实现安全“顿悟时刻”，风险率直降9.6%
大型推理模型有安全风险，此前监督微调泛化能力有限。SafeKey团队提出创新的SafeKey框架，发现大模型信息“越狱”两大核心，通过双通路安全头和查询遮蔽建模强化模型安全，实验验证其有效性。
从沙子到会“思考”的智能材料，张朝阳与物理学家刘若微揭秘世界的底层逻辑
8月12日，张朝阳与刘若微教授围绕“复杂的世界：从沙子到智能”主题，从沙堆、泡沫切入软物质与非平衡统计物理前沿，探讨阻塞相变、低功耗类脑智能材料研究路径及未来潜力，还分享科研感悟。
翁荔最新博文深度拆解Scaling Laws：AI行业最信赖的公式，没有那么可靠
6月24日，前OpenAI安全研究副总裁翁荔在博客发表长文，对缩放定律进行系统梳理，指出该理论在实际拟合和外推过程有易被忽视的陷阱，还讨论了数据有限时定律是否成立等问题。
“没有一张卡是空的”，阿里腾讯加码，算力军备进入“抢购下半场”
5月13日，腾讯和阿里巴巴释放AI算力投资加码信号。腾讯业绩增长，资本开支增加，高层称下半年采购提速；阿里CEO吴泳铭表示服务器算力利用率近极限，投资回报确定，支出或超3800亿。产业呈现三重新趋势。
种子轮10.3亿美元！谢赛宁加入，LeCun的世界模型公司太吸金了
图灵奖得主 Yann LeCun 创办的先进机器智能实验室（AMI）官宣起航，完成 10.3 亿美元种子轮融资，估值 35 亿美元，谢赛宁加盟。AMI 目标是做理解现实世界的 AI，想走世界模型路线。