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从衣服到饰品：OmniTry 实现珠宝、包袋等多类可穿戴物品的虚拟试穿

Kunbyte提出OmniTry，将VTON从服装扩展到任意可穿戴物品，采用无掩码设定。它经两阶段处理流程训练，在12种常见物品类别评估中表现优，有扩展潜力，但也存在训练数据类别限制等局限。

Anthropic与MIT等研究表明，LLM能‘感知’被注入的steering vector，‘内省意识’在DPO等后训练阶段涌现。研究构建实验，发现内省能力行为稳健、检测非简单线性关联等，还揭示检测与识别机制不同及两阶段电路。

当下大模型在与用户交互时存在不足，来自UIUC与Salesforce的UserBench和UserRL两篇新作，将‘用户价值’量化，把‘可测的交互’转化为‘可训练的策略’，从评测和训练层面推动模型向‘懂用户’转变。

Anthropic在5月连发两篇研究，揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全，需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开，有多项关键发现，MSM方法效果显著。

腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架，通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题，在多数学基准上提升准确率，还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。

上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。

文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制，包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化，介绍了各机制代表项目及成果，指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。

文章解读了欲取代Transformer的SSA（次平方稀疏注意力）算法。它支持12M tokens上下文，比fastAttention快52倍，训练和推理更快。SSA改变了注意力扩展特性，有计算和内存线性扩展等特性，经三阶段训练可可靠利用长上下文。

近日，蚂蚁集团联合浙江省卫生健康委开源自研的蚂蚁·安诊儿医疗大模型。它基于蚂蚁百灵大模型架构，经深度训练，是参数规模最大的开源医疗模型。该模型在多评测中表现出色，有三阶段训练流程，架构高效、推理快，已开源助力行业发展。

Anthropic发布36页AI原生初创企业操作手册，将创业精准拆解为四阶段，剖析如何用Claude Code构建商业护城河。介绍各阶段任务、退出条件、常遇问题及应对策略，强调创始人判断能力重要性。