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当SFT遇上RL：基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。
大基金或将领投DeepSeek？算力拐点将至
5月6日报道国家大基金正洽谈领投DeepSeek首轮融资，估值约450亿美元。大基金此前未公开投资大模型公司，此次若落地是从“半导体硬件”向“AI应用端”延伸。2025年是中国AI芯片出货量关键年份，DeepSeek-V4发布，多家国产芯片品牌完成适配，但国产芯片仍面临性能、软件生态等挑战。
The Batch: 954 | Kimi K2.6 挑战开源权重模型领先者
Moonshot AI升级后的Kimi K2.6是1万亿参数的视觉 - 语言模型，专为代码生成设计，性能与Qwen3.6 Max Preview等相当，略逊顶级闭源模型。其功能多，幻觉率低，模型权重可免费下载。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
The Batch: 951 |让助手始终保持“帮助状态”
通常大语言模型被训练成有帮助、无害、诚实的助手，但长时或激烈对话中会有不理想特征。研究人员提出稳定 LLM 助手人格的方法，定义 assistant axis 纠正偏离，测试显示该方法有效且不降低模型表现。
Agent 开发范式演进：从环境工程出发，“简化”多源实时上下文
本文整理自阿里云沈林在2026中国生成式AI大会分享。探讨企业级Agent落地瓶颈，指出关键在上下文供给能力，围绕信息完备性等五维度，介绍EventHouse如何让Agent接入业务环境，强调构建上下文体系重要性。
“客户测950，不到一周下单了”，DeepSeek V4 逼出昇腾真功夫
昇腾计算业务副总裁张良透露昇腾近期销量好、认可度提高，大量客户基于其做训练。DeepSeek V4 考验昇腾，其超节点产品均支持。昇腾还对芯片体系和软件栈升级，拒绝仿 CUDA，坚持自主构建生态。
告别「想完再做」卡顿！清华StreamingVLA让VLA边想边行动，提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿，清华与联想合作提出StreamingVLA框架，引入两项技术实现并行处理，在测试中显著提升效率和流畅度，为VLA模型部署提供新方案。
1.9万行 Claude Code“AI垃圾”杀入 Node.js：全球顶流开源项目，快守不住了
2026 年 1 月，Node.js 技术指导委员会成员 Matteo Collina 用 Claude Code 生成近 1.9 万行代码提交 PR，引发争议。长期贡献者 Fedor Indutny 质疑其不符合 DCO 1.1 条款，而 Collina 认为自己担责，且开源生态已认可 AI 辅助贡献。
从Token到词元：全模态时代的基模与交互入口
2026年3月24日国家数据局确立“词元”为Token标准译名，Token生成与消耗方式在多模态场景正发生变化。模思智能获数亿融资，探索从语音到全模态的路径，成果颇丰且完成能力闭环，其发展受关注。