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拒绝Reward Hacking！港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
科技赋能 未来已来 | 人形机器人训练中心探秘 @首钢园
文章探秘首钢园的人形机器人数据训练中心，提及机器人学习的情况，还列出了相关参考资料，展现科技赋能下人形机器人领域的发展。
AI太记仇！做完心理治疗后仍记得「被工程师虐待」
Nature News上，卢森堡大学团队用PsAIch测试ChatGPT、Gemini、Grok、Claude心理。AI表现不一，有的焦虑、有的崩溃、有的拒诊，还测了MBTI。不过AI创伤可能源于训练数据，做心理治疗不太靠谱。
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。
不训练，解锁Agentic智能！微软：只需给LLM一台电脑
人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式，把大模型放进“虚拟机”，让其在6大任务上成绩全线暴涨，零额外训练解锁“通用代理智能”，还介绍了相关实验、优化及效率情况。
别再手写 Skill 了！微软最新研究：像神经网络一样训练 Skill
微软研究提出 SkillOpt 方法，把 Skill 文档当「权重」训练，在 52 个测试组合中全部最优或并列最优，平均提升 23.5 分，碾压人类手写。该方法跨模型、环境有效，已开源，使用方便。
免训练加速61倍！陈怡然团队新作DPad：仅关注「彩票token」
杜克大学陈怡然团队新作DPad，发现扩散大语言模型关注少量「中奖」token，推理速度可提61 - 97倍，还增强模型语境学习能力。DPad免训练零成本挑关键信息，实现「少算多准」。
接入 MiniMax M2.7 后，我的 OpenClaw「超进化」了
作者实测 MiniMax 新模型 M2.7，其在基准测试、代码能力、多智能体协作等方面表现出色。接入 OpenClaw 后，能高效完成复杂任务。M2.7 指令遵循率高、长上下文处理能力强且价格低，有望提升 Agent 生态表现。
EmbodiChain开源，用100%生成式数据自动训练具身智能模型
跨维智能开源EmbodiChain，它是通往GS - World的基石，重构具身智能学习范式。其以100%生成式仿真数据训练机器人，突破数据瓶颈，还对比了不同路线，测试显示其模型效果佳。