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自搜索强化学习SSRL：Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。
刚刚，全球AI百强榜发布！ChatGPT稳坐第一，DeepSeek第三，前50有22个来自中国
a16z发布「全球Top100消费级GenAI应用榜单」，显示AI竞争格局渐稳，进入多极化阶段。中国多款产品跻身前十，谷歌携四款产品入榜，ChatGPT居首，Grok紧追，氛围编程崛起，还有14家‘全明星’公司从未缺席。
Data Agent 落地挑战：忽略技术框架、语义能力和运营体系，投入可能打水漂
Data Agent 落地挑战大，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略场景聚焦、技术框架迭代能力、语义模型和运营体系，投入可能打水漂。掌握相关要素，才能让 AI 代理落地应用，提升企业数据智能化效率。
北大提出首个复数大模型，2比特量化，推理仅加法，可手机部署！
北大团队提出iFairy方案，将模型权重量化到复数集合，用2比特表示，压缩至原本1/8。推理仅需加减或交换数据位置，成本更低。Transformer架构“复数化”，iFairy模型PPL降10%，性能反超全精度，相关成果已开源。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
这个 AI 产品，给了我久违的惊喜。
作者曾探讨为何此前无出圈客服 Agent 产品，认为做 Demo 易，生产环境可用门槛高。本周阿里瓴羊团队发布企业级客服 Agent，它能处理退款、补发等流程，采用人机分工模式，务实靠谱，有望改善客服行业现状。
云计算一哥，刚刚重新定义了AI Agent的玩法
亚马逊云科技在纽约峰会上重新定义AI Agent部署方式，发布Amazon Bedrock AgentCore工具包，还推出Marketplace中的AI Agents和工具、Amazon Nova定制化功能等，在数据层和编程应用也有新动作，展现其AI Agent战略布局。
OpenAI 4 名王牌研究员“叛变”，Meta 上亿美元的签约奖金终于花出去了
近日，Meta招募四名前OpenAI研究人员加入超级智能实验室，此前其曾试图以1亿美元挖角。Meta组建该实验室是因Llama 4 Behemoth性能问题。此外，Meta还从多渠道揽才，今年将投650亿美元支持AI项目。
拒绝强行AIGC！| 一种安全实用、准确率高的Text2Sql方案
在金融、医疗等对精确性、透明度和安全性要求高的领域，完全依赖大模型NL - to - SQL能力易出错。本文提出基于函数调用LLM的新范式，将LLM能力聚焦于调用预定义功能函数，提升了数据检索的准确性、透明度和可维护性。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。