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ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。
炸裂开源项目，程序员 + 学生福音：一键把 Markdown / LaTeX 公式「完美粘贴」到 Word/WPS
PasteMD是开源托盘小工具，从剪贴板读取内容，调用Pandoc转成DOCX或表格，自动插入到Word/WPS/Excel光标位置，解决AI对话、网页复制内容粘贴到Office格式错乱问题。
类R1训练不再只看结果对错！港中文推出SophiaVL-R1模型
DeepSeek - R1爆火后，类R1结果奖励训练范式引发推理热潮，但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1，引入‘思考奖励’机制，还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。
AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
第二代InfLLM开源，同尺寸快三倍！零参数，可训练稀疏注意力
新智元报道，清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2，仅用5B长文本词元就能完成训练，相比稠密注意力机制有显著加速，性能接近传统稠密模型。
Transformer死角，只需500步后训练，循环模型突破256k长度泛化极限
线性循环模型能处理极长序列，是相比Transformer的关键优势，但过去循环模型性能不足且难以泛化。CMU等研究者证明，通过简单训练干预，循环模型500步后训练可突破256k长度泛化极限。
大模型智能体不止能写代码，还能被训练成白帽黑客
Amazon AWS AI的Q Developer团队发布两项训练网络安全大模型的新方法Cyber - Zero和CTF - Dojo。前者不依赖真实环境生成训练数据，后者构建实战环境让模型学发现漏洞，二者结合为AI白帽黑客成长提供路径。
数据减少超千倍，500 美金就可训练一流视频模型，港城、华为Pusa来了
香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目，它基于 FVDM 理论，可极低成本微调大规模预训练视频模型，成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍，代码已开源。
谷歌分布式训练开启另一轮扩展定律！百万芯片高压高故障仍然零全局停机
谷歌Decoupled DiLoCo研究打破大模型训练锁步模式，让集群各部分异步汇合。模拟数百万芯片高压训练时零全局停机、性能无损，还能提升系统有效工作时间，有算力撷取和异构计算等红利。