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PD 分离推理的加速大招，百度智能云网络基础设施和通信组件的优化实践
为适应PD分离式推理部署架构，百度智能云从物理网络、网络流量、通信组件和算子层面优化，提升上层推理服务性能，展现了网络、组件与业务特征融合的重要性。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO，解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标，用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」，在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
6.6K标星！微软开源Agent自我优化框架，为智能体注入持续学习能力！
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning，加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化，有事件追踪等核心能力，安装简单，应用场景丰富。
刚刚，智元提出SOP，让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化
智元具身研究中心提出SOP框架，可让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化。它是颠覆性的机器人学习新范式，整合在线、分布式和多任务机制，构建闭环打破机器人认知时间边界。实验显示其性能优越。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等：基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中，高保真数据获取成本高，低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法（OMA - HNN），含MA - HNN和在线渐进采样框架，经测试验证了其有效性和实用性。
半在线RL新范式UI-S1，使得GUI Agent既稳定又规划长远
现有AI训练方法在GUI自动化中各有弊端，本文提出半在线强化学习范式，训练出UI - S1 - 7B模型，性能提升显著，还提出新评估指标SOP，是迈向实用化AI智能体的重要一步。
无问芯穹曾书霖谈 AI 2.0 时代的大模型推理：从模型到硬件的协同优化
本文整理自无问芯穹总经理曾书霖博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会演讲。他介绍软硬件协同优化提升智能系统能效成果，结合华为昇腾集群实践，探讨 AI 推理系统演进趋势，还从云、端维度分享大模型推理实践与挑战。
斯坦福意外用AI生成超强CUDA内核，性能比人类专家优化得还要好！翻倍碾压原生PyTorch，华人主创
斯坦福团队意外发现AI生成的内核性能超人类专家优化的，在常见深度学习操作上能让性能提升近400%。其方法是生成自然语言优化思想再转化为代码，还使用多分支探索模式。