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摩根士丹利如何攻克编程界的“最头疼问题”

金融巨头摩根士丹利开发AI工具DevGen.AI，将旧代码转现代语言，此难题通用工具难解决。该工具今年审阅900万行旧代码，节省28万小时。虽有局限，但降低对旧语言开发者依赖，且不会减少人才需求。

过去学界争论强化学习（RL）对语言模型的作用，此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短，提出ProRL，让训练突破2000步以上，结果惊人，小模型也能有出色表现。

Vercel推出新AI模型v0系列，采用复合模型架构，将RAG专业知识、SOTA大模型推理能力和定制流式后处理模型结合，能提升代码生成质量，且基础模型升级时可快速替换，还训练了定制AutoFix模型。

在数字浪潮下，新质生产力成核心变量。5月28日，首钢园“产业跃升计划”发布会召开。其正构建“1+3+X”产业体系，园区已聚800余家科创企业。会上多位专家分享，还签约伙伴构建企业全生命周期服务体系。

微软在Build大会推出企业级AI科研平台Microsoft Discovery，结合专业AI Agent与高性能计算。它能让无编程背景人员用自然语言使用超算与模拟系统，200小时筛选36.7万种物质找新冷却剂。

AI 发展带来网络安全新威胁，如生成式 AI 诈骗、深度伪造等。业内共识是以 AI 对抗 AI，有模型防护、行业应用、政府协作三类尝试。青藤云安全推出全栈式安全智能体「无相」，革新安全思维。

国内大模型竞争分资源派、技术派、国家队三阵营，多模态成竞争分水岭。阶跃星辰成立两年发22款自研基座模型，16款为多模态。其坚持理解生成一体化路线，在多模态领域有优势，还布局多应用场景。

这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。

本文报道原力灵机DM0.5在智元机器人发起的RoboColiseum具身模型评测中拿下四个单项第一，这已是该模型连续拿下六套不同类型公开评测的榜首，攻破了传统具身模型换题掉分的痛点，目前已开源落地产业场景。

OpenAI为下一代模型Astra（传说中的GPT - 6）拉满预热，公开其能力。它在网络安全测试表现出色，但强大能力带来安全隐患。OpenAI设两道安全闸门，且两位华人研究员参与研发。此外，其新技术或影响可监控性。