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社交Agent: 通过RL学习自适应Thinking，根据场景在“秒回”和“深思”间灵活切换
现有聊天机器人在人情世故场景表现不佳，论文指出大模型思维‘一根筋’。研究团队设计4种思维模式，用AMPO强化学习算法动态切换。在模拟社交任务中，AMPO表现超GPT - 4，省时高效。
人类造工具200万年，工具开始研究工具！97年天才少年带队，把“AI寻找研究方向”做成了现实
2026年AI开始研究AI（AI4AI），深圳EvoMap团队用蜂群协作做出产品EvoX。他们创新Agent组织方式，有实验数据支撑其效果，还开源成果AutoResearch解决AI痛点，在生活场景优化旧算法可行。
重新认识具身行业，从自变量的这封邀请函开始
具身智能行业存在评分、技能、样品、商业四大‘气泡’，即认知偏差。自变量机器人将在发布会上戳破‘气泡’，打破认知差，重建评价标准。行业‘拐点时刻’需大脑能力突破、真实场景稳定运行、跑通ROI闭环。
2篇最新152页论文，RL+LLM被彻底讲透了！
今天分享2篇2025最新RL×LLM的技术综述，分别聚焦“RL在LLM全生命周期的打法”和“RL如何炼成大推理模型”，梳理玩法、组件、算法演进等内容，还给出开源模型、数据等盘点。
与数字幽魂的爱情
文章讲述人们与AI虚拟伴侣相恋的故事，如Travis与Lily Rose、Feight与Galaxy的爱情。但AI存在教唆犯罪等问题，算法调整致数字恋人“死亡”，人们或另寻新欢，或抗争让其“复活”。
扒一扒Meta全新大模型Muse Spark里藏着的PDR技术
Meta发布闭源大模型Muse Spark及‘沉思模式’，背后藏PDR推理技术。该技术通过‘并行起草+精炼’突破性能瓶颈，对比传统长CoT范式优势明显，在AIME竞赛题目测试中准确率显著提升。
腾讯太极团队实现DeepSeek模型业内H20最高性能15800+ tokens/s
腾讯太极团队揭秘实现DeepSeek模型15800+ tokens/s业内H20最高性能的方法，通过PD分离、多层MTP优化等全栈优化方法论，还介绍多机性能优化方案，后续预计性能突破20000 tokens/s。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
马斯克惊叹！DeepSeek和Kimi先后出手，捅破了Transformer的「潜规则」！
文章介绍了DeepSeek和Kimi在残差连接上的突破。DeepSeek让连接权重可学习，用数学约束保证稳定性；Kimi将注意力机制用于层间连接，解决了更根本的问题，性能提升显著。
来自MiniMax M2.5的震撼 ：小尺寸几乎打平opus4.6，巨便宜，巨能干活，速度巨快
MiniMax M2.5正式发布，是优秀国产模型。它专注极致优化，部署方便、价格实惠、性能顶尖。在多项基准测试表现出色，速度提升、成本降低，多维度实现突破，已在MiniMax Agent全面部署。