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奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。
具身智能的「Z 世代」，来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话，他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人，提出创新模型和算法；吴铭东专注真机强化学习；王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知，展现出年轻人的冲劲和思考。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路出发，用Python实现极简大语言模型，介绍从零基础到Bigram模型的过程，包括词汇表、模型训练推理等内容，还讲解了PyTorch基础，最后实现pytorch版Bigram模型，后续将实现完整GPT。
字节Seed新方法！开源8B代码模型：自己筛数据训练自己，同量级SoTA，还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据，成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己，打造8B参数轻量级开源代码模型，性能超百亿级对手，不过也存在通用和数学能力短板。
Rx.NET 7.0 拆分 Windows UI 支持，大幅缩减应用部署体积
Rx.NET 7.0 发布，重点为缩小 Windows 应用部署体积。它将 WPF 等集成功能从核心包拆分，解决自包含应用框架依赖问题。虽有破坏性变更，但维护团队保证了一定兼容性。后续有新开发计划。
人形之外，擎羽把“身体”变成具身智能的新变量
机器人身体正成为具身智能里被低估的变量。擎羽科技不走人形路线，带来三款仿生柔性机器人及跨本体基础模型Fi0，提出柔性具身智能概念，让智能摆脱对单一身体的依赖。
AI不需要海量用户
AI和互联网逻辑不同，互联网需海量用户，因其边际成本趋近零且是消费驱动。而AI有真实边际成本，是生产驱动，更需要重度用户。若用互联网打法做AI，会陷入产能黑洞，拖慢发展。
指导Harness的越多，收益反而越差
Thinking Machines Lab的《Interaction Models》指出，当下产品形态中，指导harness越多收益越差。问题在协作带宽，提出把“会交互”练进模型本体，介绍了从零训练的interaction model及架构，还指出现有交互评测不足。