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以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
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。
AI可观测行平台Lightrun，获7000万美元
AI可观测性平台Lightrun获7000万美元B轮融资，由Accel和Insight Partners领投。它改变传统监测工具局限，实现实时调试修复。连续三季成G2领域领导者，获众多企业信赖，发展迅猛。
我是如何破解 NotebookLM 系统提示词的？
作者分享通过“逆向推理”破解NotebookLM系统提示词的故事，介绍系统提示词概念、破解原因、策略及从播客音频逆推提示词的方法，还提到该方法的效果及局限性 。
AI 桌面火了：把喜欢的人请进桌面，恶搞你的兄弟满地爬
本文介绍近期爆火的AI桌面玩法，分享DIY专属AI虚拟人物动态壁纸、恶搞好友互动桌宠的详细教程，揭秘当前AI桌面互动本质，适合打工人改造桌面解压
骨灰级克隆网站设计的开源项目
现在克隆网站设计常停留在截图和吸色，难以完全还原。designlang 项目用无头浏览器打开 URL，从实时 DOM 读取设计系统，输出多个文件，还能做到布局模式等其他提取器做不到的事。
Arc研究所造出能“举一反三”的虚拟细胞模型，破解跨细胞预测难题
生物学和药物研发中，因细胞组合庞大，难以全实验验证，且同药在不同细胞效果不同。Arc Institute 团队推出虚拟细胞模型 STATE 及评测套件 Cell - Eval，STATE 预测效果优，但也存在短板。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
用Codex做跨境电商：第十章
第九章用虚构材料完成示范测试，表明工作流可在当前项目运行，但他人使用存问题。本章讲把工作流变成资产，使其具备复用和交接价值，还以Pilates环德国站上架为例说明操作步骤。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
Anthropic 发布 AI-Native 软件开发流程：时代变了，该换套模式了
Anthropic 8 月 21 日发布《The AI-Native SDLC Playbook》，指出传统软件开发生命周期（SDLC）流程重，已不适应 AI 时代。介绍了 AI 原生 SDLC，把旧管控目标和新执行方式结合，还分六阶段阐述具体实践。