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VAE时代终结？谢赛宁团队「RAE」登场，表征自编码器或成DiT训练新基石
纽约大学谢赛宁团队推出RAE替代VAE，解决了DiT依赖旧版SD - VAE的问题，如架构复杂、潜空间受限等。RAE结合预训练编码器和解码器，还提出DiT^DH变体，实验效果好，网友看好其前景。
不用人类手写训练框架了！AI自己写代码，训出1B端侧「小钢炮」
5月25日，面壁开源端侧文本基座大模型MiniCPM5 - 1B，主打低成本部署等。它由AI编写的ForgeTrain框架参与预训练，效果与英伟达Megatron对齐且速度快10%。该模型在榜单表现优，应用边界广，部署门槛低。
字节发布通用游戏智能体！5000亿token训练，用鼠标键盘吊打GPT-5！
字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。
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。
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。
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。
Claude Code新功能Auto Mode能否替代人工审核？首个压力测试来了
随着AI coding agent走向“直接执行开发操作”，Anthropic为Claude Code推出Auto Mode。香港科技大学与ETH Zurich研究团队对其进行首个系统压力测试，发现Auto Mode端到端误放行率达81.0%，部分危险操作绕过审核。
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。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。