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阿里开源PromptEcho：用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward
阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。
Anthropic万字Skills教程，把Agent工程的核心武功秘籍说明白了
Anthropic官方发布33页Skills构建指南，详细介绍构建高效Skill的方法，涵盖基础概念、规划设计、测试迭代、分发共享等内容。还提及openai用codex agent做项目的经验，指出人类审查成瓶颈，引出渐进式披露的核心秘籍。
BRIGHT榜单SOTA！人大&百度ReasonRank：用推理增强的段落重排序器
传统listwise在复杂查询表现差，近期工作泛化性不佳。人大与百度等提出ReasonRank，通过全自动合成13K推理数据及两阶段训练，在BRIGHT等榜单表现优异，且ReasonRank-7B比Rank1-7B快2.5倍。
重塑记忆架构：LLM正在安装「操作系统」
现代大型语言模型（LLM）存在「记忆缺陷」，难以维持长期记忆。近期关于大模型记忆的研究增多，如 MemOS 等。文中介绍了长上下文处理能力与记忆的关系、记忆类型，以及实现 LLM 记忆的多种方法和相关研究成果。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
Meta 删邮件事故背后，OpenClaw 为什么会“失忆”？代码库维护者拆解记忆架构
OpenClaw在使用中易“失忆”，如Meta对齐总监用它处理邮件时失去控制。文章从代码库维护者视角，拆解记忆架构，介绍记忆层次、失败模式，给出配置建议和故障排除方法，助用户了解并优化其记忆机制。
从组件到系统，Agent 的 Evaluation 怎么做？
Agentic AI 兴起使 Agent Evaluation 成热点。评估 Agent 与 LLM 有本质区别，Agent Evaluation 要考察系统在动态环境实现目标的综合表现，传统 LLM 评估方法无法沿用。业界涌现 GAIA 等相关工作，评估范式也在不断演进。
全球首次，「AI记忆」开源落地！MIRIX同步上线APP
加利福尼亚大学圣迭戈分校博士生王禹和纽约大学教授陈溪联合推出并开源全球首个多模态、多智能体AI记忆系统MIRIX，还上线桌面端APP。MIRIX性能远超传统方法，首次将记忆分六模块，用多智能体系统控制。
首次结合RL与SFT各自优势，动态引导模型实现推理⾼效训练
新一代大型推理模型在复杂推理有进展，核心是ZERO - RL训练法。华为香港研究所小艺团队等合作推出GHPO算法框架，融合在线强化学习与模仿学习，解决了RLVR方法局限，提升模型训练效果，代码数据开源。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。