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庞若鸣还有苹果论文？改善预训练高质量数据枯竭困境
苹果基础模型原负责人庞若鸣在 Meta 任职期间，其在苹果参与的高价值研究仍不断发表。研究团队针对大模型训练中高质量数据枯竭问题，提出 Synthetic Bootstrapped Pretraining (SBP) 预训练流程，提升模型性能。
昇腾MindSpeed：分布式训练加速库的创新实践与突破
在2025年QCon全球软件开发大会上，华为工程师郑加利分享昇腾MindSpeed分布式训练加速库。它在计算、通信、显存等多维度优化，提升训练效率，还介绍业界加速库及MindSpeed架构，阐述多种优化策略。
OpenAI公开大规模稳定训练的秘密，英伟达AMD英特尔都受益
OpenAI通过OCP开放超大规模AI训练用的网络协议MRC，它能确保大规模训练环境下网络通信稳定。该协议由OpenAI联合英伟达等厂商花两年完成，从拓扑、传输、路由维度保障网络可靠性。
用 Docker 跑大模型训练，Unsloth 解决了环境配置难题
Unsloth AI 发布 Docker 镜像版本，解决本地训练大模型环境配置难题。拉镜像就能训练，依赖和示例 notebook 都打包好。使用简单，不过有暂不支持 Mac 系统等限制，单卡 NVIDIA GPU 场景较适用。
AGI 路线图第二阶段：游戏即模型训练｜AGIX PM Notes
文章围绕AGI展开，介绍AGI路线图第二阶段“游戏即训练”，指出游戏是训练agent的理想环境；还提及Dreamer系列研究进展。同时涵盖本周市场动态、多家公司AI动态及ETF复制指数的方法、优劣和影响。
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。
从一步生图到流式视频：清华团队探索「样本分布训练」
本文介绍清华大学联合多校团队提出样本分布训练新生成方法，发布MGFlow、Elastic Forcing两项成果，分别实现一步生图SOTA、14B流式视频模型单8卡后训练，为实时多模态交互开辟新路径。
当AI让答案唾手可得，学而思想把学习过程找回来
AI让答案不再稀缺，学生面临新挑战。7月3日学而思发布2026旗舰新品，提出学习机应陪孩子理解、练习、进步，将诊断、学习等环节连成路径，强调不替孩子学，保护学习过程。
北大联合Llama-Factory推出DataFlex：工业级数据动态训练系统
北大张文涛教授、鄂维南院士团队联合多机构推出大模型数据中心动态训练框架DataFlex。它是统一训练基础设施，纳入三类核心能力，解决底层系统问题，在效率和效果上有提升，受社区认可。