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夸克 AI 对话助手的邪修打开方式：一句话直通网盘，看电影、找资料全拿下
阿里“C计划”首个成果，夸克App深度整合对话助手，用Qwen3 - Max模型。可随意切换模式，其独特之处是提问资料或电影，能直返夸克网盘链接，“搜、用、存”一气呵成，与其他AI助手不同。
全新合成框架SOTA：强化学习当引擎，任务合成当燃料，蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。
00后下场整顿Agent：啥都不学就能用好AI，这才是正确打开方式
AI圈模型变强但使用门槛变高，00后团队打造的胖鹅AI以低提示词为卖点，实测在生成视频、数据看板网页等方面表现出色。其核心是SOP体系，让AI适应人的习惯，降低使用门槛。
「上下文学习」之后，腾讯混元第二篇公开研究：精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc，可将全局梯度突刺定位到具体异常 token，降低 RLVR 训练观测与分析门槛，助力解决训练不稳定问题，让模型调优更科学。
社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”：Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式
大模型在企业落地时存在“过度反思”问题，浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO，前者奖励“思考过程”，后者优化训练框架，实现推理效率提升，适用于企业场景。
极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
陈丹琦新作：大模型强化学习的第三条路，8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法，支持在基础模型上直接使用，节省后训练成本。它让模型生成CoT，用奖励模型评价输出，使小模型超越大模型，推理更像人类。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。
微软CPO专访：Prompt是AI时代的PRD，产品经理的工作方式已经彻底变了
微软首席产品官 Aparna 认为，Prompt 正取代传统 PRD 成构建产品起点，NLX 将成新用户体验设计范式，还解释了 Agent 核心特征。她觉得 Agent 本质是工具，未来可让其承担更多任务，产品经理关键在于「好品味」和「编辑能力」。
苹果App Store榜单优化重要性，榜单优化的主要方式（进阶篇三）
流量探涨，ASO进阶篇，增长人的必备效率手册，带你升级为应用商店推广高手ASO进阶篇知识分为四章，今天更新第