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跑通AI Agent「最后一公里」：iMeanAI的WebAgent后训练技术全解析
文章深入解析iMeanAI的WebAgent后训练技术，指出当前AI Agent落地存在从‘理解’到‘执行’的困境。通过两个极限任务展示其能力，介绍核心技术架构和后训练进化引擎，还提及该技术带来的自由体验，其1.0版本已公测。
RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开
今天凌晨，Together.ai联合Agentica开源AI Agent框架DeepSWE，基于Qwen3 - 32B模型用强化学习训练。所有内容开源，测试中性能超所有开源Agent框架，证明强化学习训练潜力。
Claude翻车：Opus 4.1白天退化，Anthropic承认并回滚更新
发布即拿下各项SOTA的Claude Opus 4.1翻车，用户反馈其变得迟钝，官方承认处理某些请求时质量退化，如白天推理性能下降，使用限制不明确，还会暴露API密钥，官方已回滚版本。
jina-reranker-v3刷新全球重排榜，效率狂飙4.79%
jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型，提出“最后但不晚”交互机制，解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题，架构与训练方案有创新。
AI越训练，越会「满嘴跑火车」！普林伯克利重磅揭秘，RLHF竟是罪魁祸首？
普林斯顿和伯克利研究《Machine Bullshit》，定义并量化LLM胡扯行为，总结四大套路，提出胡扯指数。实验发现强化学习人类反馈训练后，AI胡扯倾向加重，多思考也会让其更会忽悠。
OpenAI高管自爆：Scaling不死，GPT-5「双轴训练」撕开智能天花板
OpenAI首席运营官Brad Lightcap在对话中揭秘GPT-5，其能自主判断是否深度推理再作答，体验全面升级。训练方式有后训练，Scaling Law仍成立，未来从两轴改进。还探讨了AGI、应用场景等。
训练200万小时！OpenAI刚刚开源GPT-oss，AI Agent专属模型、可商用
今天凌晨OpenAI开源大模型GPT-oss，有1200亿和200亿两种参数，支持商用。它针对AI Agent训练，功能丰富。训练耗时超200万小时，测试表现出色，架构设计也有亮点。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
FlashAttention 完全进化史：FA-4 发布之际的技术全景回顾
文章围绕FlashAttention展开，从Attention性能瓶颈引出问题，阐述其各版本演进。FA-1实现算法突破，避免O(N²)内存；FA-2适配架构，提升性能；FA-3深度协同，实现异步；FA-4探索更深异步和角色分工。还探讨跨芯片迁移及未来优化方向。