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OpenAI用8个Skill把工程师的经验变成AI的工作手册：扛起两个SDK，3个月457个PR
OpenAI公开用Codex + Skills维护Agents SDK开源项目的方法论。通过AGENTS.md、Skills和GitHub Actions配合，将重复性工作自动化，PR吞吐量涨45%。还介绍了Skill设计、规则设定、测试策略等，且方案组件已开放。
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。
“通用大模型微调成为行业模型是伪命题”？医疗 AI 深度重构，传神语联创始人何恩培：孪生智能体能砍 70% 线下复诊工作
本文为《2025年度盘点与趋势洞察》系列内容，传神语联创始人何恩培认为通用大模型微调成行业模型是伪命题。他表示孪生智能体能砍70%线下复诊工作，还分享了医疗AI发展、中医和西医落地方向及突破方向等见解。
“通用大模型微调成为行业模型是伪命题”？医疗AI深度重构，传神语联创始人何恩培：孪生智能体能砍70%线下复诊工作
本文为《2025 年度盘点与趋势洞察》系列访谈，传神语联创始人何恩培分享医疗 AI 发展看法。他认为通用大模型微调成行业模型是伪命题，介绍了传神素问中医大模型应用，还对比中西医 AI 化差异，探讨未来发展场景与挑战。
谷歌 DeepMind 发布机器人学基础模型 Gemini Robotics On-Device
谷歌 DeepMind 推出 Gemini Robotics On-Device，这是视觉 - 语言 - 行动基础模型，可在机器人硬件本地运行，低延迟且能针对特定任务微调。它是 Gemini Robotics 家族最新迭代，还发布相关基准测试。模型待广泛可用，SDK 可在 GitHub 找到。
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
Thinking Machines 发布 Tinker API，实现灵活的模型微调
Thinking Machines公司发布Tinker API用于开放权重语言模型微调，可减少开发者基础设施开销。支持多种模型架构，集成LoRA，还发布开源存储库。虽有竞品，但Tinker侧重暴露低级原语，尚处封闭测试。
Thinking Machines 发布 Tinker，重新定义 LLM 微调的边界
Thinking Machines 发布工具 Tinker，它是灵活的语言模型微调 API，采用‘责任分工’模式，让研究者专注算法创新，不用被运维细节拖累。此模式获 Karpathy 赞赏，目前 Tinker 开始内测，理念受欢迎。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调（CRFT）方法，通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性，能提高推理准确率，学习参数量低，还适应少样本场景。