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大模型开发者必读！拆解世界级AI模型的诞生，Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》，分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容，强调数据质量重要性，还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升，分享训练自定义数据集代码
Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型，解决诸多问题且无需微调，在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后，在不同规模数据集上检测性能显著提升，还分享训练自定义数据集代码。
刚刚，DeepSeek最新发文！V3/R1训练细节全公开，信息量巨大
网信办新规生效，DeepSeek回应，标注AI生成内容，公开V3/R1训练细节。介绍训练分预训练和优化训练，深挖数据使用，还谈及推理、开源情况，也提到对抗AI幻觉与滥用风险的措施。
Depth Anything再出新作！浙大&港大出品：零样本，优化任意深度图
浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」，融合深度传感器数据与AI深度图，一键补洞、降噪、提分辨率。无需额外训练，可提升3D模型深度质量，零样本刷新多项深度处理纪录。
智谱终于发布GLM-4.5技术报告，从预训练到后训练，细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版，成绩亮眼引热议。现其技术报告发布，详述预训练到后训练细节，还介绍了开源 RL 框架 slime，展示模型架构、训练阶段等，评估了在多任务上的表现。
打破「数据暴力」预训练惯性，阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS，打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐，提升预训练效率与下游泛化表现，实验显示其“效率+性能”双提升。