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清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
豆包是如何炼成的？字节放出自研万卡训练系统ByteRobust论文
文章介绍字节跳动的LLM训练基础设施ByteRobust。它由控制和数据平面构成，关键目标是获高ETTR。该系统优先快速隔离故障、考量人为错误、控制恢复可变性，已部署超一年，效果显著。
“AI版LeCun”自己讲解论文，自我进化智能体框架生成精美演讲视频
加州大学研究者提出自我进化的学术演讲智能体框架EvoPresent，它由四个智能体协作，核心美学模型PresAesth模拟人类审美判断。团队构建评测体系，实验显示其在内容与视觉设计上提升显著，让AI兼顾逻辑与美感。
“零人”搞医学研究：清华AI智能体从灵感到论文全程自主
清华大学自动化系索津莉课题组发布全自主AI研究框架OpenLens AI，实现医学研究全链条自动化闭环，解决医疗信息学研究效率困局，将科研周期从“月级”缩至“小时级”，还在质量控制上设新标杆。
李飞飞押注的3D世界模型黑科技，被这篇论文一次性扒光！
李飞飞创业公司World Labs发布空间智能模型成果，推出Marble平台。本文分享3D、4D世界模型技术综述，系统梳理原生表示的世界模型，给出分层分类法、数据集与评测指标，并开源维护。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
Huashu-Excel正式发布！可能、也许、大概是最好用的Excel数据处理和分析skill
花叔开源Huashu - Excel，它能处理Excel或CSV，按八步流程工作，有体检、对账、质控特色。经十份真实数据压测效果好，其设计激发大模型能力、避开缺陷，几乎所有agent都能用。
AI 出图为什么总很土？2100 星开源 Skill 用 244 行给了答案
AI出图常显土气，开源项目`gc - minimal - zine - poster`用244行文档给出答案。它将日系zine感拆分为可执行指令，规定九个渲染问题，还给出取值区间和自检方法，能防止风格自我复制，且适配多种Agent。
当「提示词工程师」开始像制片人一样思考，Seedance 2.0 Skill OS 深度解析！
AI 视频工具圈存在模型强但使用方式单一、信息孤岛和提示词‘玄学化’问题。`seedance - 2.0` 仓库搭建‘操作系统’，将‘提示词’升级为可审计制作流程，还给出各岗位产出表和使用方式。
2026论文解读，ASAHI：自适应切片助力小目标检测，速度提升25%、精度创新高
高分辨率航空图像小目标检测难，传统检测器表现差。2026年4月都灵理工大学团队提出ASAHI，用自适应切片框架，在VisDrone2019上mAP50达56.8%，推理速度比SAHI提升20 - 25%，还介绍了实战代码等。