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SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。
Gödel Rescheduler：适用于云原生系统的全局最优重调度框架
本文介绍字节跳动研发的Gödel Rescheduler重调度框架，它能解决传统调度资源分配和任务摆放问题。阐述传统重调度弊端，介绍新方案组件，列举应用场景及成果，还提及未来规划，目前已开源。
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。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
pdf2skill：让计算机视觉初学者把PDF文档变成AI技能包
pdf2skill技术是“文档转技能编译器”，能将PDF知识转化为AI可调用技能包。它解决了计算机视觉研究和工程中的痛点，介绍了原理、实战案例、代码实现，还对比性能、给出使用指南。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
轻量级开源AI多智能体框架！智能路由+上下文管理，前后端接口支持！
随着多智能体系统成对话式AI新趋势，GitHub现轻量级高灵活性多AI智能体协调框架Agent - Squad，它能实现多智能体协作、路由和上下文共享，支持双语言，部署灵活，功能强大且安装友好。
从《塞尔达传说》理解 Agent 的上下文工程：Claude Skills 还是被低估了
Claude Skills 是为 AI 设计的「技能包」，能把复杂任务指令打包。作者认为其信息分层设计哲学是关键突破，以《塞尔达传说》为例，介绍了信息分层和按需加载理念，还阐述了三层架构及应用案例、挑战和通用原则。
二元成功率已经过时！PRM-as-a-Judge才是你需要的具身操作评测框架
传统二元成功率评测具身操作任务有局限，难回答策略推进、执行效率等问题。中科院自动化所等机构研究人员提出PRM - as - Judge框架，含进度势能、OPD指标体系和RoboPulse基准，能细粒度审计执行过程。
OpenClaw Master Skills：339+ 精选 AI 技能库，让你的智能助手更强大
推荐宝藏级开源项目 OpenClaw Master Skills，它是 MyClaw.ai 团队维护的技能库，汇集 339+ 个 OpenClaw 技能，涵盖多领域，功能亮点多，适用场景广，还介绍了使用方法、精选技能及选择理由。