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直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？

论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。

DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角，探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理，分析硬件特性对架构选择的影响，研究两者相互依赖关系，还为未来协同设计提出建议。

作者分享帮团队落地AI Coding经验，指出试点易但推广难，瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径，各层前后相依，逐层收紧控制面，助AI在工程体系稳定交付。

Greptile基于每月用AI审核的十亿行代码发布AI编程年度报告，显示AI助力下代码生产量飞涨，但论坛对此多存怀疑，还分析了不同大模型SDK下载量、模型适配场景等，也给出2025年关键论文。

ICML 2025 Spotlight 论文提出「自动化失败归因」新方向，应对多智能体系统失败难诊断问题。构建「Who&When」基准数据集，设计三种初步方法并评估，虽现有方法表现有限，但此研究意义重大，有望助力打造更可靠系统。

近年来大模型号称有百万字处理能力，但这是真本事还是噱头存疑。论文用LongCodeBench测评工具揭开长上下文模型真实表现，测试顶尖模型发现长文本能力‘翻车’，还分析了长上下文难的原因及面临的瓶颈。

哈萨克斯坦团队论文对比CNN和用LoRA微调的VLM在乳腺癌病理分类上的表现。指出VLM微调后接近CNN水平，但CNN仍是王者。还介绍LoRA原理、实验设计、结果，给出实战代码及对从业者和研究者的启示。

当下AI编程工具竞争激烈，大多存在闭源或绑定单一模型的问题。OpenDev是开源的终端AI编程Agent，用Rust编写，仅3.7MB。其论文详细解释设计决策，给出指令衰减问题的工程解法，还有多种实用设计。

INSAIT、复旦大学等联合提出ObjectRelator框架，让AI精准匹配不同视角下同一物体，实现跨视角统一表征与理解。它在Ego转Exo和Exo转Ego任务上超基线模型，已被ICCV 2025接收，代码开源。

加州大学洛杉矶分校杨林和黄溢辰撰写论文，阐述利用Gemini 2.5 Pro解决2025年IMO竞赛5道题达金牌水平。设计解题者和验证者构成的自我验证流水线，用双提示词系统迭代，还规避数据污染问题。