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LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout

大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。

7月6日腾讯Hy3正式版上线并开源，总参数量295B。它幻觉率从12.5%降至5.4%，Agent能力大幅提升，在生产力场景表现出色，基准测试结果良好，价格有优势，腾讯内部9条线已接入。

现在有了AI，大家普遍觉得信息差被缩小，但作者认为靠自己实践得到的信息仍最值钱，AI暂时替代不了。作者通过去咖啡馆、使用AI模型集合网站、上班等例子说明实践获信息的重要性。

南京大学与上海人工智能实验室联合推出 LoCoMo-Refined，这是严苛的 Agent 记忆评测基准。它指出当前记忆评测基准有两大漏洞，在其标准下主流记忆框架得分普降，且相关数据集和评测脚本已开源。

大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。

OpenClaw创始人Peter Steinberger分享成名经历，项目亏损但收到OpenAI、Meta收购意向，他要求开源。他还谈AI观点，如安全恐慌被放大、AI不会取代程序员核心能力，且AI Agent将取代80%独立App。

2025年AI巨头纠葛不断，OpenAI与微软关系生变，苹果找谷歌合作，Meta开源受挫且内斗，马斯克的xAI崛起。各方在商业、技术、人才等方面展开博弈，背后是资源争夺和对未来的焦虑。

浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。

Macaron新版本技术视频技术浓度超预期，结尾藏产品更新彩蛋。此次更新社交功能、Daily Spark、记忆打通等背后，藏着Personal AI关键变化，其团队Mind Lab有技术突破，开源方案获高认可。

23岁小伙大骏零基础用AI编程，先做图片处理小工具在淘宝售卖，后通过私域运营让收入翻3 - 4倍。他分享了AI编程变现经验，强调好奇心、行动力和佛系心态很重要。