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「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》正式发布
10月10日，中科算网等联合发布《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》，聚焦大模型开发痛点，为开发者提供技术参考。白皮书介绍全球大模型发展概况、应用场景拓展、算力需求与挑战，指出异构算力成主流趋势。
创新中心 | “影视AIGC实战进阶”专题活动，亮相第八届初心榜！
AIGC全面融入影视产业，重塑创作方式等。‘AIGC影视应用专题对话’作为第八届初心榜青年视听展重要环节，将在首创·郎园Station举行，汇聚多领域力量探讨影视AIGC落地实践。
玻璃封装大热，TGV还有多少难题待解？
先进封装成后摩尔时代芯片算力提升关键，玻璃基板封装受关注，但仍处验证阶段。TGV技术成熟度是玻璃基板技术破局点，国内部分企业有突破，不过玻璃材料物理特性制约其普及。
AI产品能不能火，全看创始人会不会当“网红”？这届AI大佬不拼代码了，个个都是隐藏的社交媒体达人
本文指出当下AI创业者纷纷成社交媒体达人，利用小红书等平台为产品冷启动。还强调社交传播对AI产品至关重要，但不能替代技术壁垒。同时分析初创公司应深耕场景，抓住时间差打造竞争力。
Thinking Machines新发现：Lora不是权宜之计，哪怕秩低到 1，也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知，实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系，有层选择、学习率等关键发现，还给出实用建议，但LoRA在部分场景表现待验证。
大模型“精细化”对齐，真实性提升25.8%刷新SOTA！token级精准编辑，无需训练即插即用
北航团队在EMNLP 2025提出Token - Aware Editing (TAE)方法，从token层面解决传统表征编辑技术问题，无需训练、即插即用，在多个对齐维度显著提升，如在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%。
华为云再掀算力风暴：CloudMatrix384超节点将升级，Tokens服务性能最大可超H20四倍
华为云在全联接大会2025发布新进展，如CloudMatrix超节点升级、首创EMS服务等。其以“算力黑土地”理念，用智算+通算策略满足产业需求，Tokens服务优势显著，还支撑多领域应用。
华为超树HTP：不写示例、不调PDDL，AI规划约束通过率飙升62.6%
文章介绍华为超树HTP，它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划，不依赖人工示例和外部规划器，在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本，还阐述其原理、创新点及应用实例。