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Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
机器学习先驱Daphne Koller警告：AI制药不是魔法棒，下一代药物发现还缺1000倍数据
知名学者 Daphne Koller 在 a16z News 发文指出，AI 制药当前最受关注的进展多在分子设计，但新药研发难题在上游，疾病机制的靶点选择错误导致大量临床试验失败，且当前数据距构建完整生物学因果模型差约 1000 倍。
解析科大讯飞：把AI做成懂你的那一个｜甲子光年
2025年中美AI发展路径分化，中国企业探索本土商业化道路。科大讯飞董事长刘庆峰提出自主可控、软硬一体、行业纵深、个性化四个关键词。其用华为昇腾芯片训练出可商用大模型，在多领域展现优势，还发布新功能和产品，为AI商业化提供“中国答案”。
浙大&港理工等提出InfiGUI-R1：利用强化学习，让GUI智能体学会规划任务、反思错误
多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。
全国首部可信AI“技术安全+数据合规”标准来了，欢迎参与起草！
2025年国家数据局开展可信数据空间试点，在多领域落地经验。但实践中出现技术与标准等问题，中国电子商会归口、智合标准中心组织起草《人工智能大模型可信数据协作安全与合规指南》，介绍标准内容、亮点等并征集起草单位和起草人。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
击败PI ，清华系具身公司包揽「具身奥林匹克」三项全球第一，刷新世界纪录！
在Benjie's Olympics赛事中，星动纪元凭借自研具身智能模型获三项全球第一，击败具身领域老牌公司PI。该赛事规则严苛，星动纪元在剥橘子、开锁、翻袜子任务中表现出色，此前其在技术研发和场景落地也成果颇丰。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出，传统代码生成技术难完成复杂开发任务，而基于大语言模型（LLM）的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”，具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等，也剖析了挑战与未来方向。
Claude 小升级就赢了OpenAI 9年“开源神作”？高强度推理直接歇菜、幻觉率高达50%，写作还被Kimi 2吊锤？
OpenAI发布首个开源语言模型系列gpt - oss，包括gpt - oss - 120b和gpt - oss - 20b，可在Hugging Face下载。同期谷歌Deepmind推Genie 3，Anthropic放出Claude Opus 4.1。Claude Opus 4.1编程性能提升，实测编码能力强于gpt - oss。gpt - oss虽有亮点，但幻觉率高、实测效果不佳。
MoE推理「王炸」组合：昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍
在通往AGI进程中，MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型，经多方面优化，推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法，在昇腾不同平台展现卓越性能，为大模型落地提供支撑。