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任务级奖励提升App Agent思考力，淘天提出Mobile-R1，3B模型可超32B
现有Mobile/APP Agent依赖动作级奖励，难应对变化环境。淘天集团团队提出Mobile-R1框架，采用三阶段训练，结合任务级奖励，实验显示其表现超基准，团队还计划开源资源。
首次解释LLM如何推理反思！西北大学谷歌新框架：引入贝叶斯自适应强化学习，数学推理全面提升
西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑传统强化学习与反思的关系，提出贝叶斯自适应强化学习方法，首次解释为何、如何及何时反思探索新策略，还给出决策数学形式，实验显示其性能更优。
矩阵乘法新突破！XX^T原来可以更快！RL助力搜索，世界纪录又被提升了5%
深圳市大数据研究院、香港中文大学（深圳）研究团队，结合强化学习与组合优化技术，发掘新算法 RXTX，让 XX^T 运算减少 5% 运算量，成果在国际引发关注，不过产业化落地仍面临挑战。
美团龙猫LongCat技术升级！新注意力机制解码速度快10倍，还能处理1M超长文本
美团龙猫LongCat系列发布全新稀疏注意力机制LoZA，重点解决长文本任务难题。它在MLA机制基础改造，计算复杂度降至线性，处理128K上下文解码快10倍，性能不缩水，后续还计划支持动态稀疏比例。
让世界模型推理效率提升70倍：上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5，针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题，提出时空信道联合建模（TSCM），实现近似恒定计算成本的全局记忆访问，展示了世界模型工程化落地的可行路径。
vivo AI Lab提出自我进化的移动GUI智能体，UI-Genie无需人工标注实现性能持续提升
香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie，构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题，通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强，在多基准测试中表现出色，打破人工标注瓶颈。
告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
瘦身不降智！大模型训推效率提升30%，京东大模型开发计算研究登Nature旗下期刊
京东探索研究院大模型研究登Nature旗下期刊。其提出系统与方法，经四大创新使大模型推理提效30%、训练成本降70%。成果支撑JoyBuild平台，可帮企业将通用模型转化为专业模型，加速商业化落地。
刚刚，百度抛出“王炸”：全球首个可商用自我演化智能体！李彦宏：技术迭代速度是唯一护城河
在百度世界大会上，李彦宏指出产业结构不均衡问题，介绍AI产业从‘正金字塔’向‘倒金字塔’转变。百度展示内化AI能力成果，如发布数字人、重构搜索、更新秒哒等，还推出昆仑芯、文心大模型5.0和全球首个可商用自我演化智能体百度伐谋。
阿联酋K2横空出世，数学、代码样样行，速度全球最快，GPT-4看了都得抖三抖
阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学与G42公司联合推出开源AI推理系统K2 Think，基于Qwen 2.5 - 32B模型。它靠六项技术性能出众，在多领域测试成绩好，还以小参数量媲美大模型，且全面开源。