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Qwen2.5VL又多一个娱乐场景，看电影讲故事
文章聚焦Qwen2.5VL新娱乐场景“看图讲故事”。介绍视觉叙事目标、挑战，讲述基于StoryReasoning数据集微调Qwen Storyteller模型的解决思路，含核心技术，还给出实战代码及相关链接。
2026开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026年刚开场，Self - Distillation成大模型领域高频词汇。传统强教师依赖范式难适配大模型持续进化，MIT等顶尖机构发布三项成果，用不同方法实现自蒸馏，推动模型持续学习。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
【CUDA-MODE学习笔记】Lecture 40: CUDA Docs for Humans（文末送书
本文是CUDA-MODE课程笔记，介绍Modal公司GPU术语词汇表项目，讲师分享职业历程，强调理解CUDA技术栈各层次重要性，还讨论了项目短、中、长期目标，是助力开发者掌握CUDA的教育项目。
模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式，但面临权衡取舍。近日，清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm，构建参数共享的平行通路，实现稳定训练并提升性能。
工作场景AI化，一个月花100美元订阅AI工具值吗？
AICon 全球人工智能开发与应用大会 2025 北京站即将召开，InfoQ 直播栏目邀请来也科技胡一川、阿里汤威、美团邹明远、快手王东旭探讨 AI 时代「10x 个体」与「10x 组织」，分享落地路径、效率提升及工具使用经验。
10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架，能从人类视频提取语义动作流，提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中，用 10% 训练数据超越 100% 数据方法，有技术优势也存在局限。
DeepMind 颠覆机器人学习范式：让机器像人一样 “自由成长”
谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。
清华叉院教授手把手教你用强化学习训练智能体
在大模型智能体时代，智能体强化学习训练通用智能体很关键。ASearcher 是相关项目，AReaL 有交互次数和代码设计优势。本次吴翼教授将带团队成员，以多轮搜索智能体为例，教用最少代码实现训练。