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OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课

全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。

论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。

开源软件工程模型DeepSWE横空出世，基于Qwen3 - 32B，仅用强化学习训练，以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境，用改良GRPO++算法，还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。

InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。

介绍微软开源的轻量级Python文档转换工具MarkItDown，它支持20+格式智能转换为结构化Markdown，专为LLM文本分析场景优化，解决开发者处理多格式文档痛点，还阐述其功能、技术架构等内容。

本文介绍GitHub上35k Star的开源项目Lightpanda，它是专为Agent自动化打造的轻量无头浏览器，从零开发砍掉冗余桌面外壳，大幅降内存提速度，明确说明了适用场景与使用边界。

本文推荐Star量9.8K的开源背词项目TypeWords，针对「眼熟单词写不出」的痛点，设计了无提示输出的练习闭环，面向技术人给出使用指南，同时说明其本地存储特性与同步限制。

4月24日DeepSeek-V4预览版发布，华为昇腾等八家国产AI芯片厂商同日完成全链路适配与性能优化。这得益于FlagOS开源软件栈，也因DeepSeek主动适配策略。后续竞争将转向软件生态完整度。

北大联合南科大团队提出全新 3D 位置嵌入方法 QuatRoPE，改善大语言模型 3D 空间推理痛点。还提出 IGRE 降低干扰，构建 ASR 基准评估能力。研究被 CVPR 2026 接收，代码与模型已开源。

InfoQ《极客有约》X QCon 直播聚焦 OpenClaw 落地难点。嘉宾探讨其验证的价值、生产级形态、落地难题等，还谈及 AI 与人类共生关系、记忆系统问题及解决方案，最后分享企业落地经验和会议信息。