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Andrew Karpathy最新访谈：RL很糟糕、人类学习和教育、智能和文化的演变、AGI还要十年，将带来2%的GDP增长
Dwarkesh Patel 播客对 Andrej Karpathy 进行深度访谈。他认为 AGI 还需十年，目前算法有缺陷；强化学习虽有问题但必要；分析了 LLM 局限，探讨人类学习机制、AGI 经济影响等多方面内容。
仅需152个样本，性能提升48%：Memory-R1如何重塑Agent记忆能力？
这篇文章解读论文Memory - R1，其由多所高校研究团队完成，旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆，用152个问答对训练，大幅超越现有基线模型。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
AI 行业最新的 18 个前沿认知
文章整理了火山引擎AI领航者计划活动中，大厂、投资人和创业者对AI行业的18条前沿认知，涵盖模型层、应用层和产业层，如强化学习成竞争焦点、视频生成将崛起等，展现2026年行业新趋势。
模型即 Agent 的含金量：Kimi深度研究功能详评
作者分享Kimi深度研究功能体验。其基于端到端自主强化学习技术，会开源模型。在测试中，分析Labubu爆火原因、检索小米发布会内容，展现出强逻辑分析、搜索准确性和数据处理能力，可视化网页也出色。
DeepSeek在Agent上做了件大事！
昨天DeepSeek发布V3.2正式版，强化Agent能力并融入思考推理，其在Agent评测达开源模型最高水平。文中分析Agent成开源‘心病’的痛点，介绍DeepSeek相关解决策略及成果，还给出使用示例。
Claude Code 强大的秘密究竟是什么？
Claude Code 强大源于其强大模型基础、丰富实用的内置工具、不压缩上下文信息及无 IDE 包袱等优势。相比之下，OpenAI 的 Codex 因模型能力、强化训练不足等落后，Anthropic 还靠亏本推广积累数据。
ICML'25 | 告别手动SFT！一句话得到你的专属大模型LoRA
传统微调方法开销大、部署难，Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配，有三种架构变体，采用两种训练方法，实验显示其在多维度表现有效。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练，在图像理解和生成任务表现出色，指令微调效果显著。
LLM学习笔记：最好的学习方法是带着问题去寻找答案
文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频，分析大模型聊天流程与原理，介绍LLM训练步骤，包括预训练、后训练和强化学习，还提及主流特性应用，如文件上传、网络搜索，强调带问题学习的重要性。