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让AI自我进化，斯坦福新课免费教
斯坦福开设新课CS329A《自我进化AI智能体》，被奉为Agent学习新晋资源宝库。课程由实战派教授授课，介绍扩大模型规模、养成能听懂人话的AI、提升AI能力等内容，还探讨AI自我改进及智能体工作流等。
Nanbeige4.2-3B：探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。
Loss收敛不代表学会：腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
显卡为什么卖得越来越贵？NVIDIA 副总裁：别争了，摩尔定律早就死透了
NVIDIA应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro在播客中指出，嘲笑中国AI“套壳抄袭”是偏见，中国在开源协作上是全球领跑者。他认为摩尔定律已死，显卡难降价，还分享了对开源闭源、模型技术等看法。
让大模型学会「自己教自己」！京东&中科院信工所连发三篇论文定义Self-Taught RLVR
京东和中科院信工所开展Self - Taught RLVR系列研究，连发三篇论文。从RLSD、NPO、CoPD三个维度探索让大模型自我指导。如RLSD解决信息泄漏，NPO引入有效学习信号，CoPD整合多专家能力，各有创新与良好效果。
没有AI也能活得很好的公司，才能用好AI
多数企业推进AI时，虽采纳率高但效果不佳，投入大回报低。问题核心不在AI，而在企业自身组织学习和集成准备度。能从AI获益的是原本就运营良好的公司，当下应审视自身是否适合用AI。
公里级场景也能稳住了，国产团队把长视频3D重建又往前推了一步
浙江大学、地平线机器人和之江实验室的新工作 Scal3R 要解决长视频 3D 重建问题。它借助 test - time training 技术，设计全局上下文模块和同步机制，提升长序列重建稳定性和精度，能处理超万帧几千米的场景。
读完这篇，你就搞懂 DeepSeek v4 了
2026年4月24日，DeepSeek全新系列模型DeepSeek - V4预览版上线并开源，评分接近‘闭源三巨头’。该模型强在1.6T参数+1M上下文，还有从attention到kernel的系统级重构与优化，在架构和工程层面均有创新。
单Agent时代结束，AI们开始组团上班
月之暗面发布并开源K2.6，重点升级代码能力与多Agent协作的“Agent集群”能力。K2.6在Artificial Analysis上取得全球开源第一，实测能并行交付多格式成果，还展现出强大的全栈应用开发能力。
林俊旸离职后首度发声：万字复盘，大模型下一站「智能体式思考」
前阿里千问负责人林俊旸离职后发文，复盘大模型行业演进，指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示，探讨思考与指令融合难题，还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。