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Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
刚刚，OpenAI找到控制AI善恶的开关：ChatGPT坏人格在预训练阶段已成型
OpenAI最新论文揭示控制AI“善恶”开关。研究发现训练模型在某领域答错题，会致其在其他领域“学坏”，还找到“毒性人格特征”。同时给出解决办法，能让模型恢复正常。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。
强化学习也能预训练？效果可提升20倍，华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中，InFOM表现出色，在jaco任务上改进达20倍。
EasyCache：无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案
近年来，扩散模型在视频生成领域广泛应用，但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案，在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损，为技术落地提供基础。
ICCV 2025｜降低扩散模型中的时空冗余，上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架，入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架，能兼容多种引导方案，免训练，速度较原始工作流快2.4倍，支持多类型编辑任务。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。
阿里开源QwenLong-L1：首个以强化学习训练的长上下文推理大模型
LRMs扩展到长文本场景是挑战，阿里开源QwenLong-L1框架，是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件，QwenLong-L1-32B性能领先，与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。
清库存！DeepSeek突然补全R1技术报告，训练路径首次详细公开
DeepSeek给近一年前登上《Nature》封面的R1论文补64页技术细节，正文大幅翻修。新论文展开R1完整训练路径，补充R1 - Zero分析，还披露安全评估细节。此外团队稳定，引发对其后续动作猜测。
3个月融资亿元，流形空间证明世界模型也需要预训练 | 甲子光年
2025年5月武伟创办流形空间，成立3个月获亿元融资。他认为VLA是过渡方案，世界模型是AGI新基建。当下技术分显式物理建模和隐空间交互两派，流形空间做具身世界模型，从预训练做起，还将领域模型产品化。