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Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
破解空间智能数据稀缺难题，影石开源DiT架构全景生成模型，在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360，设计分层混合训练框架，结合透视与全景图像数据，提升真实感和几何一致性。它支持多任务，优于现有方法，为三维场景生成提供新思路。
SFT远不如RL？永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。
如何实现可验证的Agentic Workflow？MermaidFlow开启安全、稳健的智能体流程新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统成新前沿，「Agentic Workflow」受关注。但现有系统存在合理性难保证等问题。新加坡和南洋理工团队推出MermaidFlow，以Mermaid语言显式建模工作流，提升可解释性与可控性，实验性能优秀。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO，解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标，用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」，在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
刚刚，OpenAI找到控制AI善恶的开关：ChatGPT坏人格在预训练阶段已成型
OpenAI最新论文揭示控制AI“善恶”开关。研究发现训练模型在某领域答错题，会致其在其他领域“学坏”，还找到“毒性人格特征”。同时给出解决办法，能让模型恢复正常。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。
Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑，解锁无限可能
OpenAI 2025 年推出的 GPT - 4o 结合图像与语言能力，但引发视觉解码器设计及统一模型训练问题。Alibaba 力作 Ovis - U1 单一模型能完成理解、生成与编辑任务，介绍了其架构、训练过程和应用。
可灵2.5Turbo实测｜顶尖AI视频模型，真能打平CG吗？
可灵发布2.5 Turbo版本视频模型，进步显著，提示词理解、高速动态表现、风格稳定性都有提升，价格还更划算。经多场景测试，其在特定场景下内容质量能与CG媲美，开始理解动作背后逻辑。
EasyCache：无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案
近年来，扩散模型在视频生成领域广泛应用，但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案，在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损，为技术落地提供基础。