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AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
Transformers v5 中的分词系统：更简洁、更清晰、更模块化
文章聚焦 Transformers v5 分词系统，介绍分词概念、流程、主流算法，对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进，如架构与词表分离，解决 v4 黑盒问题，还能从零训练专属分词器。
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
Meta刚刚开源DINOv3，横扫60+任务，无标注封神！
今天凌晨，Meta开源视觉大模型DINOv3，采用自我监督学习，无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色，超越同类模型。还引入后处理优化策略，扩展应用场景，能适应多种部署环境。
Astra 的 Computer Use 能力是如何实现的？
本文编译自Browserbase增长工程师Kyle Jeong的个人博客，对比了纯视觉路线Computer Use模型的缺陷，详细拆解Astra模型利用无障碍树结合Codex Harness实现能力的架构、训练方法，分析其优劣与行业价值。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
AI不是比人聪明，是输得起！菲尔兹奖得主点破OpenAI十项成果
OpenAI发布内部版模型Astra的十项成果，引发数学界震动。菲尔兹奖得主Timothy Gowers分析其成果，指出AI优势在‘输得起’，还探讨找例方法、模型短板，给出训练建议与衡量跨越门槛的标准。
万字对谈 Physical Intelligence（π）：具身智能的卡点和下一步突破，到底在哪？
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状，指出当前瓶颈是智能软件，还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题，认为通用机器人基础模型被低估。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。
当 AI 下场炒 A 股，「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中，不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法，基于A股数据集验证，显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性，是综合改进方案，但有算力等局限。