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准确率轻松翻倍！不烧钱微调，AI靠“写日记”实现能力跃升
Memento - Skills系统抛弃大量算力微调模型参数的方式，靠读写反思、“写日记”式学习机制，在不改变模型参数下实现能力跃升，在GAIA和HLE基准实验中准确率显著提高。
推出 AnyLanguageModel：在 Apple 平台统一本地与远程大语言模型的 API
大语言模型是构建现代软件的重要工具，但 Apple 平台开发者集成模型困难。Hugging Face 发布 AnyLanguageModel，是 Swift 包，可替代 Apple Foundation Models 框架，支持多模型服务商，降低使用 LLM 难度。
拒绝「盲修」：JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力？
现有 Image Editing Agent 缺乏视觉反馈，易致「指令幻觉」和 Reward Hacking。JarvisEvo 应运而生，它通过 iMCoT、SEPO、On - Policy Reflection 等技术，结合 ArtEdit 数据集和三阶段训练，在修图上表现出色，意义超图像编辑。
耗时15年、扫描1400个大脑！她发现了藏在人脑中的「生物版ChatGPT」
MIT神经科学家Ev Fedorenko扫描约1400人大脑，识别出“生物版ChatGPT”——语言网络，它负责将词语与意义映射、拼成句子，揭示了语言与思维分离，研究发表在《Nature Reviews Neuroscience》。
实测 Seed 2.1：豆包基模超进化，国产模型能力跨过质变点
作者在做面向 Agent 项目时，因 Claude Code 内存开销大，需更轻方案。火山引擎 Force 大会发布 Seed - 2.1，作者实测其在办公、编程、图像理解等方面表现出色，认为它跨越质变点，将赋能国内 AI 生态圈。
大型语言模型稳定强化学习的新路径：几何平均策略优化GMPO
本文介绍了大型语言模型稳定强化学习新路径——几何平均策略优化GMPO。它是GRPO稳定化版本，通过优化几何平均替代算术平均，解决GRPO训练不稳定问题，在多任务实验中显著优于GRPO。
The Batch: 867 | 印度推动本土人工智能建设
印度在资金有限、语言与方言众多情况下，正加倍努力建设本土大模型。政府资助初创企业、调配算力，多家公司研发多语言模型，虽面临挑战，但旨在开发符合自身需求的人工智能。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
0%完成率！Claude、GPT、Gemini 全灭，SWE-Bench作者新作把AI圈干沉默了
SWE - Bench创建者推出新benchmark ProgramBench，测试AI从零构建软件系统能力。结果一线模型完成率0%，暴露AI擅长局部代码生成，缺全局系统规划能力，引发对其评估方式的讨论。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。