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Reasoning模型可以Self-Train！

当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。

传统大模型推理面临长链条深度思考与低时延反馈的矛盾，华为盘古团队提出盘古Embedded模型。基于昇腾NPU，其采用双系统认知架构，集成“快思考”与“慢思考”双推理模式，实现推理效率与精度协同提升。

本文深度访谈多邻国联合创始人及CTO Severin Hacker，探讨其“AI-first”策略。多邻国自成立就确立该理念，AI提升内容创作效率、实现新功能，在运营多方面应用，还分享早期教训、产品策略和团队文化等。

西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。

文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。

多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。

清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。

本文是一万字Jev工程实践长文，作者结合自研落地Demo，拆解Jev核心设计逻辑，讲解如何将Agent中高频封闭的判断任务从大模型生成链路拆分，解决Agent上下文膨胀痛点，分享工程实现与选型思路。

在面向科技实习生的活动上，有人问AI时代读大学是否必要，奥特曼认为要读，但四年太长，两年刚好，还列举盖茨等辍学生成功案例，强调辍学非成功公式，大学应给学生更多保障。

这是 WorkBuddy 的「从入门到精通」指南。介绍了它在 Windows 和 Mac 上的安装、登录、更新方法，功能涵盖新建任务、助理页面、项目页面等。还讲了技能、连接器、专家中心的使用，以及自动化、资料库、灵感等功能，还有实践案例、使用技巧和常见问题解答。