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他们让万亿参数RL学会了「省着跑」，顺便砍掉九成算力
2025年，强化学习成大模型进化主战场，但万亿参数模型跑RL成本高。Mind Lab团队实现1T参数模型LoRA高效RL训练，GPU消耗降90%，技术开源。此外还有Memory Diffusion记忆机制等成果。
一个大脑搞定所有模态，百度ERNIE 5.0技术报告公布
模型发布近3个月后，百度ERNIE 5.0技术报告公布。其底座用超级稀疏架构，参数量万亿但推理激活参数不到3%，实现四种模态原生自回归统一，还在路由调度、训练范式等多方面有创新。
刚刚，1500名作家向 AI 宣战！
1500位作家联名向美国出版商发公开信，要求拒绝AI生成的书籍内容，称创作被AI“偷走”，还指出AI有声书取代人类、耗能大等问题。此前法院裁定用受版权书籍训练AI属合理使用。
钉钉DeepResearch, 0.008元/1k Token击穿地板价
阿里为7.5亿钉钉用户推出Dingtalk - DeepResearch，解决企业办公AI化痛点。系统采用“三横一纵”架构，有多阶段强化学习等三种解法及DingAutoEvaluator纵向飞轮，实现模型自进化、自纠错。
The Batch：927｜极速扩散学习
研究表明扩散图像生成器学习重建预训练编码器嵌入可加快训练，Apple团队提出的FAE，通过缩小嵌入再重建解决了因嵌入尺寸大导致的训练受阻问题，性能与先进模型相当且训练更快。
阿里Qwen3技术报告核心要点解读！
阿里Qwen3技术报告发布，披露模型架构、预训练及后训练等技术细节。其有密集与混合专家两种模型架构，预训练数据量和语种增多，后训练采用强到弱蒸馏提升性能，各模型表现优异。
我们开源了一个可以降低 AIGC 率的模型
毕业季学校查 AI 率，作者为降 AIGC 率，经尝试不同路径后训练出模型。介绍训练数据和过程，包括 SFT、DPO 各阶段，展示改写效果，还开源模型和数据，最后引发对教育检测的思考。
最新视觉大模型 DINOv3论文精读（逐段解析）
DINOv3是突破性自监督视觉基础模型，其创新围绕数据与模型协同扩展、Gram锚定技术、多阶段训练策略。它解决传统自监督学习难题，在多任务上无需微调达最优，为计算机视觉树立新标杆。
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。