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微软 & UT Dallas 联手揭秘：从 SFT 到 RL 的进阶之路
微软与 UT Dallas 合作论文揭秘大模型做漏洞检测从 SFT 到 RL 的后训练流程，构建 C/C++ 漏洞数据集跑通全流程，总结六大‘避坑’指南，还开源整套框架、数据集和模型。
LeCun 两连推！LeJEPA 核心作者最新论文，改写 JEPA 表征坍塌困局
社交平台X上，研究工作VISReg获图灵奖得主Yann LeCun两连推。它精准命中JEPA世界模型核心痛点——表征坍塌，不靠“外挂”、仅用1/10数据，就在15个数据集上力压7大主流自监督学习算法。
波士顿动力泯然众人了，高管集体出走，机器人“量产”只能造4台
波士顿动力放出新版Atlas机器人新demo，其完成高难度体操动作。此为2026年初CES展示的量产版，主打企业级应用。但上市前夕高管集体出走，且Altas月产量仅4台，引发对其前景的质疑。
a16z 提出 AI 产品的「水晶鞋效应」：第一批用户反而是最忠诚的
OpenRouter 报告基于 300 多个模型、100 万亿个 token 交互数据，分析 LLM 应用情况。提出「灰姑娘水晶鞋效应」，即 AI 模型首批用户留存率更高，与传统 SaaS 玩法相悖，还通过案例分析其表现及对 AI 创业的影响。
理解归 AI，正确归引擎：从一句话到一条实时数据链路（0代码搭建实时任务）
文章分享直播数据团队搭建AI辅助、指标驱动的实时数据端到端开发系统的实践与思考。从案例介绍用户使用流程，再深入系统内部讲链路构建与演进，阐述设计方法论，最后提出未来规划。
全球首个世界统一模型发布，机器人家庭成员来了！
自变量机器人发布全球首个世界统一模型架构的具身智能基础模型WALL - B，它打通视觉、听觉等模块，让机器人理解物理世界。还让机器人拥有多能力，通过真实家庭数据形成数据飞轮，助力其融入家庭。
美光财报：这一次，内存行业真的不一样了
美光财报表现亮眼，单季营收414亿美元，同比暴涨346%，毛利率从38%飙升到85%。AI让内存成战略资源，需求爆发，供给受限。美光扩产激进、技术进步快，有望进入‘以利润养扩产’正循环。
OCR 发生了一件反直觉的事
百度 PaddleOCR 团队的 500 万参数模型 PP - OCRv5，在文字识别准确率上可与 Qwen3 - VL、GPT - 4o 等巨无霸模型抗衡。团队挑战‘模型越大，效果越好’，认为 OCR 中数据质量比参数重要，通过实验证明并优化数据。
因果发现进入基础模型时代：CDFM 如何从数据中推断因果结构 | GAIR Paper 120
因果发现正从“手工挑选算法”走向“大模型统一零样本推断”范式。广东工业大学等团队提出CDFM，能统一处理多种情况，解决传统方法痛点，在多方面展现良好性能，是因果发现基础模型时代的重要起步。
RL Infra 行业全景：环境和 RLaaS 如何加速 RL 的 GPT-3 时刻
文章指出RL Scaling正推动AI从“人类数据时代”迈向“Agent体验时代”，RL Infra可弥合模拟与现实差距。梳理了RL环境、RLaaS、数据/评估三大模块，分析代表公司案例，探讨RL未来趋势与投资策略。