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刚刚，Sam Altman发文，透露OpenAI正在干的大事业
OpenAI与甲骨文、软银合作新增5个AI数据中心选址，作为星际之门Stargate计划一部分，规划容量达近7吉瓦。CEO Sam Altman称构建强大算力是AI兑现承诺关键，还发文阐述对算力观点。
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
鹅厂员工都Vibe Coding出了什么好玩的东西？
Vibe Coding让‘人人都是产品经理’成可能，无需代码基础，几句对话就能将想法变成现实。鹅厂员工用它做出很多好玩的东西，如监控工具、小游戏、相册搜索app等，有不少还进行了开源。
世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍！清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。
港中文联手美团开源“视觉推理通才”！图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型，它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务，在31项测试中表现出色，还展现泛化能力。研究团队搭建数据集，并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
微软开源3大突破AI Agent模型，仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent，140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习，在训练基础、算法、流程上有三大突破，显著提升性能且降低算力成本。
社区供稿丨35B参数科学性能比肩万亿参数模型，『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日，上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview，参数35B，多领域比肩万亿参数模型。它深化与昇腾算力生态协同，探索‘通专融合’，强化科学及智能体能力，‘算法 - 系统 - 算力’协同提升训推效率。
6行代码搞定AI Agent记忆！这个16K Star的开源项目打破了传统RAG痛点！
传统RAG方案有上下文断裂、检索不精准等问题，而开源项目Cognee用6行代码就能给AI Agent构建持久化记忆系统。它结合向量搜索和图数据库，形成统一记忆层，支持30+数据源，有多种核心API。
Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
先解行为，再训Agent：CMU开源首份Agentic Search日志数据，把Agent拆开给你看
CMU团队基于DeepResearchGym平台，从半年真实流量中整理出数据，构建并在Hugging Face开源首个Agentic Search行为日志数据集。还提出三层分析框架，刻画智能体搜索行为，为研究和系统设计提供基础与信号。