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GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架，定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同，它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试，发现TextIn API解析效果好，还优化处理流程提升质量。
Cursor发布Composer 2：专攻代码的模型，价格只有GPT-5的零头
Cursor本周发布自研编程模型Composer 2，只攻代码生成。其得分提升，超Claude Opus 4.6，接近GPT - 5.4 Thinking。训练基于代码数据，处理复杂编程任务准确度高，价格远低于竞品。这是Cursor全栈布局，欲掌握AI编程主动权。
超越MLA！新架构MLRA百万token，解码最高2.8倍速 | ICLR'26
大语言模型处理长文本时，自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销，业界尝试多种方法，但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA，拆分KV缓存为四个并行分支，降低显存占用，实现4路张量并行，性能更优。
卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。
为什么顶尖投行都选择了 Rogo 这个金融 Agent？
全球投行业务依赖大量初级分析师做重复性劳动，金融工作对 AI 有零容错、数据私有、工作流复杂的三重门槛。Rogo 由普林斯顿校友创立，嵌入 AI 能力服务超 50 家顶级机构，已获三轮超 1.65 亿美元融资。
豆包 Seed 2.0 来了：字节模型跨越鸿沟
春节前字节发布豆包大模型 2.0，其在 Text 领域进入榜单前十，视觉能力全球第四且成本低。它定位多模态 Agent 模型，有多种能力升级，文中用多个案例展示其强大，还强调字节重原生能力非简单蒸馏。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
Vibe Coding“血洗”开源，社区吵翻了：封杀菜鸡 AI 开发者？不如给维护者打钱！
多位研究人员在预印本论文中指出，氛围编码或摧毁开源生态，使官网访问量下滑、社区论坛使用量骤减。研究称要维持开源规模需改革维护者报酬方式，同时分析了其对开发效率、开源软件可持续性的影响，社区对此看法不一。
Anthropic刚发布了一份「AI抢饭碗报告」：学历越高越「被抢」
Anthropic《经济指数报告》揭示，任务越复杂AI加速越猛，学历高的工作受影响大。还指出人机协作能大幅提升任务时长，不同国家AI应用有贫富和技术代差，也提到了‘去技能化’问题及对生产率的预测。