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两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
Eino ADK：一文搞定 AI Agent 核心设计模式，从 0 到 1 搭建智能体系统
大语言模型发展下，Agent成AI落地主流，但传统开发有痛点。Eino ADK为Go开发者提供智能体开发框架，解决核心难题，还介绍了Agent功能、ADK模式、构建方法及多Agent协作场景等。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
新手必看！强化学习入门指南 | 从RLHF、PPO、GRPO到RLVR，最后到训练推理模型
Unsloth团队发布强化学习教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO、GRPO等概念，分享用GRPO训练推理模型技巧。涵盖强化学习基础知识，还给出Unsloth使用GRPO训练模型方法及奖励函数示例。
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。
性能比肩DeepSeek-R1，MiniMax仅花380万训出推理大模型性价比新王｜开源
MiniMax开源推理大模型MiniMax - M1，原生支持100万token输入、8万输出，性能比肩DeepSeek - R1，仅花380万训成。采用Lightning Attention机制与CISPO算法，在多领域表现出色，模型权重可在HuggingFace下载。
说实话提前拿到Qwen3.7-Max内测，最让我意外的不是它推理变强了！
作者提前2天拿到Qwen3.7-Max内测，经测试，该版本补齐短板，综合能力强。审美提升明显，代码质量不错，长程思考推理迭代能力佳，适合替换到部分工具里。
硅谷火了一年的 AI Roll-Up，正在把“买公司”变成新的 AI 创业模式
文章指出，AI投资正从“卖工具”走向“拥有运营”，AI Roll - Up模式兴起。它回应了AI SaaS的结构性困境，经济模型与传统PE roll - up有别。五个趋势加速其发展，但也面临整合、竞争等风险，还介绍了投资地图和幕后资本力量。
单张显卡跑出15倍推理速度，aiX-apply-4B小模型加速企业AI研发落地
3月25日，硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的轻量级模型aiX - apply - 4B。该模型在准确率、推理速度等方面表现出色，超越部分千亿级大模型，还推出“大模型+小模型”协同架构释放企业算力价值。