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首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
甲小姐对话彭志辉：既然选择做公众人物，就必须接受被期待的代价 | 甲子光年
甲子光年的甲小姐对话智元机器人联合创始人彭志辉，他称公司是具身行业估值“撑伞人”，采用全栈自研战略。双方还探讨融资、战略、市场、技术、商业、组织等话题，他分享公司发展现状、前景及应对策略。
模型遗忘不代表记忆抹除！首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律
研究人员发现大语言模型遗忘并非简单信息删除，可能藏于内部。他们构建表示空间诊断工具，区分可逆与不可逆遗忘，揭示真正遗忘是结构抹除。还在多种方法、数据集和模型上实证，得出系列结论。
谷歌突袭发布AI应用，无需Wi-Fi、手机就能跑大模型！网友实测两极分化
谷歌推出 Google AI Edge Gallery 应用，可在 Android 设备离线运行 AI 模型。它有本地运行、智能选模等特点，响应快且隐私性好。不过网友实测评价不一，有人认为它是旧技术包装，还被指比 Core ML 落后。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
本周六直播预约 | Test-Time Reasoning综述分享！
当大模型训练成本飙升、数据枯竭，推理阶段扩展Test-Time Scaling（TTS）成研究热点。论文提出四维正交分析框架，梳理主流技术路线，提炼发展路径，给出操作指南与未来思考，本周六将直播分享该综述。
全球唯一非侵入穿颅读脑突破！这家中国公司想成为脑科学的“英伟达”
当前脑机接口领域，侵入式危险、非侵入式分辨率低，深圳鲲为公司另辟蹊径，基于声学空间智能理论，用低频超声+算力算法实现全球首个非侵入高分辨率穿颅读脑，已商业化落地，目标成为脑科学领域的"英伟达"。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
AI自己造AI，概率60%，2028年底前！Anthropic联创坐不住了
Anthropic联合创始人Jack Clark读完数百份公开数据后判断，2028年底前AI自己造AI的概率达60%。他依据编程、科研复现等能力曲线，认为AI工程化生产组件基本齐全，不过AI研究的创意突破仍是关键。
Hermes推出Curator功能：自动清理Skill 仓库
Hermes推出Curator功能解决技能仓库膨胀问题。它每7天（可配置）自动运行，检查技能使用频率等数据，将30天未用技能标记为‘stale’，90天未用的移至归档目录，还能建议技能合并方案。