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「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。
把大厂 10 年的职场经验，做成了一个「Coze Skill」—— 扣子 2.0 深度实测
作者实测扣子 2.0，介绍其「技能商店」功能，可将专家方法论封装成技能供调用。通过简历诊断、画架构图、生成 GEO 稿件三个场景展示提效作用，还提及「长期计划」功能，称扣子定位职场 AI，降低使用门槛。
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。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。
三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下，面向技术风险领域的智能体系统（DeRisk）的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状，提出其技术演进需找三类Reward，还介绍相关概念、DeRisk架构，给出实践案例并将开源技术产品。
Diffusion约2倍无损加速！训练-推理协同的缓存学习框架来了｜ HKUST&北航&商汤
HKUST、北航与商汤提出HarmoniCa框架，解决Diffusion模型推理慢、成本高问题。它通过SDT和IEPO机制，解决训练 - 推理脱节，在多模型上实现推理提速、质量提升，且训练推理开销低，已开源。
李飞飞曝创业招人标准！总结 AI 大牛学生经验，告诫博士们不要做堆算力项目
近日，“AI教母”李飞飞接受采访，指出当前AI繁荣有局限，其初创公司World Labs将攻克空间智能。她回顾ImageNet项目，讲述AI发展历程，还分享创业招人标准、给博士建议等内容。