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OpenAI没开源的gpt-oss基础模型，他去掉强化学习逆转出来了

OpenAI未发布gpt-oss基础模型，Cornell Tech博士生Jack Morris自行逆转gpt-oss模型强化学习，发布gpt-oss-20b-base。该模型可生成任意文本，但不再对齐，还测试了其记忆能力，介绍了诞生原理与技术细节。

Meta研究者Lucas Beyer在𝕏发起AI大厂面试体验投票引关注。谢赛宁回忆在多家大厂面试经历，如DeepMind考百余问题，Meta FAIR重学术交流，OpenAI五小时白板编程等，还分享了其他人的面试趣事。

论文提出BridgeX - ICL方法提升LLM低资源语言性能，通过三步实现优化。构建两类探测数据解决传统问题，识别重叠神经元，用HSIC选最优桥梁语言，在多任务实验验证其有效，揭示多语言机制规律。

近年来，基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术，但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL，提出两种微调方案，在测试平台验证了有效性，目前代码等已开源。

上海人工智能实验室联合团队发布 CapRL，首个将 DeepSeek - R1 强化学习策略用于 Image Captioning。CapRL - 3B 模型在图像描述任务媲美 Qwen2.5 - VL - 72B，已开源，团队持续迭代优化。

谷歌Gemini 3 Deep Think重磅升级，几乎刷爆全领域SOTA。编程界冲入Codeforces人类TOP 10，人类最后考试等测试也表现优异。还能解决科研工程难题，实测物理模拟能力强，给OpenAI带来压力。

AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。

Claude Opus 4.1正式发布，编程性能超Claude Opus 4及竞品，拿下SOTA。在Agent任务和推理方面升级，定价不变。官方将在几周内大规模改进。Anthropic借客户背书，暗秀关系，文风受开发者喜爱。

本期OpenAI播客中，USC的Yabi和伯克利分校学生分享AI使用体验。谈及教授适应AI的教学转变、‘学习模式’特点、‘作弊’新定义，还大胆设想AI完成教育授课，人类导师培养社交技能。

InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢，团队提前布局，自研框架，实现超180 tokens/s推理速度，还分享未来突破方向。