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1052篇文献！上海AI Lab发布科学LLM综述：从数据基础到Agent前沿
上海AI Lab主导，25家研究机构共同梳理270+训练集、190+评测集，提出科学数据分层框架与智能体闭环科研新范式。还介绍了模型演进、数据情况、评估基准等，指出数据缺陷并展望走向科学家智能体的三步。
前OpenAI科学家&GPT之父：预训练精准数据过滤，极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文，提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片，以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍，且不损通用智能。
【GitHub 10.9k star】DeepCode：把论文和需求文档“一键变代码”的多智能体开发神器，真能干掉手写样板？
DeepCode 是香港大学开源的多智能体开发平台，支持将论文、需求文档等转化为生产级代码。它能解决论文复现、原型开发等痛点，有多项特色功能，在性能对比中领先，适用于多类场景。
具身智能奇点已至！超越π*0.6，极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化，在多真实任务近 100% 成功，超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式，用超万小时数据训练，推动通用具身智能发展。
中国AI创业者重登GTC舞台：杨植麟用技术语言讲了一个智能上限突破的浪漫故事｜甲子光年
美国当地时间3月17日，月之暗面（Kimi）创始人杨植麟在英伟达GTC演讲，介绍Kimi技术路线图。他提出开源模型要出色，给出Token效率、长上下文、智能体集群三个概念，还探索了未来架构，且将创新开源。
别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。
24B模型编程超DeepSeek全家桶，32G内存苹果电脑就能跑，专门针对真实GitHub Issue训练
Mistral发布最新开源编程模型Devstral，参数24B，能在单卡RTX4090甚至32G内存Mac上运行。它专为编程智能体推出，针对真实GitHub Issue训练，在SWE - Bench Verified测试中表现出色，还可与All Hands AI框架配合。
在「外滩大会·具身智能：从泛化到行动，重塑产业未来」上，这些大牛都说了什么？
9月11日，机器之心联合出品的外滩大会见解论坛聚焦具身智能。多位学界和业界代表分享看法，如孙富春称训练场可破数据瓶颈，江磊指其是新型数据工厂。思辨和圆桌环节探讨技术路线、应用场景等关键问题。
全球首个完全AI编写的训练框架来了，速度反超英伟达：面壁要用 AI 把国产算力软件重写一遍
面壁智能发布全球首个全由AI编写的训练框架ForgeTrain，在华为昇腾系列上验证，速度超英伟达Megatron 10%。其构建分三阶段，目标是为不同需求“现场锻造”软件，还为国产算力软件生态赶超提供新思路。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与训练解耦，用Qwen3基座调用MCP工具集，可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效，还支持一键式训练，未来会更易用高效。