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数据减少超千倍，500 美金就可训练一流视频模型，港城、华为Pusa来了
香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目，它基于 FVDM 理论，可极低成本微调大规模预训练视频模型，成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍，代码已开源。
传言：中国AI 公司人肉运硬盘到马来西亚训练模型，美国芯片禁令形同虚设？
《华尔街日报》传言中国AI公司工程师人肉运硬盘到马来西亚训练模型。美国芯片禁令下，中国公司难进口先进硬件，采用复杂方式规避。任正非和黄仁勋都认为可集群补单芯片性能，美国制裁效果堪忧。
跨越技术与法律的壁垒：AI赋能知识产权领域任务全能评测基准IPBench发布
本推文介绍arXiv论文《IPBench: Benchmarking the Knowledge of Large Language Models in Intellectual Property》。论文提出IPBench评估基准，构建含20个任务、10374个双语数据点的基准，评估17个主流模型，揭示现有模型在IP任务中局限。
谷歌分布式训练开启另一轮扩展定律！百万芯片高压高故障仍然零全局停机
谷歌Decoupled DiLoCo研究打破大模型训练锁步模式，让集群各部分异步汇合。模拟数百万芯片高压训练时零全局停机、性能无损，还能提升系统有效工作时间，有算力撷取和异构计算等红利。
700多个「坏模型」喂出AI测谎仪？Anthropic审计神器让AI自曝黑料
Anthropic故意训练近700个「有问题」模型，训了LoRA适配器（IA）让模型自报家门。IA在AuditBench平均成功率59%，但也存在幻觉、成本高、训练分布无指南等局限。
调整训练数据出场顺序，大模型就能变聪明！无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT，通过引入数据排序策略，充分挖掘训练数据潜力，优化训练数据的组织方式，在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能，且不用增加数据量或扩大模型规模。
手机AGI助手还有多远？移动智能体复合长程任务测试基准与调度系统发布
上海交大与澜舟科技研究发现现有移动端GUI智能体处理复合长程任务能力不足，提出UI - Nexus测试基准和Agent - NEXUS调度系统，经实验能提升任务完成率，也为AI原生操作系统建立雏形。
新手必看！强化学习入门指南 | 从RLHF、PPO、GRPO到RLVR，最后到训练推理模型
Unsloth团队发布强化学习教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO、GRPO等概念，分享用GRPO训练推理模型技巧。涵盖强化学习基础知识，还给出Unsloth使用GRPO训练模型方法及奖励函数示例。
后端架构新范式！阿里云专家亲揭：用RocketMQ彻底搞定多Agent异步协同难题
文章整理自阿里云专家演讲，介绍基于 Apache RocketMQ 新特性构建异步化 Multi - Agent 系统，探讨 Agent 间异步通信等机制，指出 Multi - Agent 协同关键，还讲了 RocketMQ 新特性及如何构建异步系统。
全新合成框架SOTA：强化学习当引擎，任务合成当燃料，蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。