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在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法
LLM虽知识丰富，但无法掌握训练数据外的信息，传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选，再回答”理念，用强化学习训练，实验显示在多方面碾压传统方法，未来或改变知识密集型任务解决方式。
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。
媲美Claude 4，支持100万上下文！阿里开源超强代码AI Agent模型
阿里巴巴开源超强AI Agent模型Qwen3 - Coder - 480B - A35B - Instruct，测试分数媲美Claude Sonnet 4，超越DeepSeek。它参数多、支持大上下文窗口，训练数据优质，还进行代码强化学习扩展训练等，有对应命令行工具。
合成数据>人工数据，绝对性能暴涨超10个点！仅需任务定义，高效微调大模型
为解决基础模型在专业领域表现不佳、依赖人工标注数据的难题，北大、MIT等机构提出「合成数据强化学习」框架。该框架仅需任务定义，能生成合成数据微调模型，在多领域基准上性能提升显著，代码已开源。
Agent性能暴涨90%，刷榜GAIA可太容易了～
今年AI Agent层出不穷，当前研究缺乏统一标准、复现难。oppo Agent团队分享构建高效Agent的关键组件及刷榜GAIA的方法，从事实获取能力和逻辑推理保真度两维度分析，介绍了强化感知和提升思维的策略。
如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域？
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足，OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架，成果模型OVR在12个基准测试刷新记录，揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。
真正的AI竞争力，藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时，后训练变革正悄然发生。产业共识是，大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式，企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。
吴恩达：一边是CS毕业生“过剩”，一边是AI人才抢破头，问题出在哪？「cs专业依然是王牌」
吴恩达分享对CS专业人才市场的观察，指出市场对AI开发者需求未满足，而新毕业CS学生失业率上升。根源是高校课程未跟上AI提升编程生产力的步伐，还阐述了AI工程师核心能力及人才短缺趋势等。
再封神！OpenAI掀翻AI图像生成，极度逼真，立刻商用
网传OpenAI的GPT-image-2正在灰度测试，韩国网友测试后称其生成图像可‘立刻商用’。它深度融合GPT大语言模型，生成照片更逼真，强化了提示遵循和场景理解能力，让AI图像生成进入‘实用时代’。
腾讯混元世界模型HY-World 1.5开源，24 FPS的实时交互世界建模
腾讯混元世界模型HY - World 1.5开源，实现24 FPS实时交互世界生成。它采用双重动作表征等技术，解决了长程生成问题，还通过强化学习等优化，在多方面表现出色，为具身智能场景模拟奠基。