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Generalist之后，罗剑岚团队推出LWD，也要变革具身智能训练范式
智元机器人与上海创智学院联合发布全新具身智能训练范式 LWD，可让机器人在真实世界部署中持续自主改进。它打破传统 AI 静态模式，构建数据飞轮，在四大维度创新，经测试表现出色，或成具身智能转折点。
The Batch: 939 ｜在推理阶段学习长上下文
大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢，研究人员提出TTT - E2E方法，通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中，还展示了其运作方式、测试结果等。
智谱终于发布GLM-4.5技术报告，从预训练到后训练，细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版，成绩亮眼引热议。现其技术报告发布，详述预训练到后训练细节，还介绍了开源 RL 框架 slime，展示模型架构、训练阶段等，评估了在多任务上的表现。
打破「数据暴力」预训练惯性，阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS，打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐，提升预训练效率与下游泛化表现，实验显示其“效率+性能”双提升。
GPT-5编程成绩有猫腻！自删23道测试题，关键基准还是自己提的
有人发现OpenAI测试GPT-5编程能力时，用的SWE-bench Verified子集仅477题，自行省略23题。若这些题默认零分，其得分比Claude Opus 4.1低。且该基准还是OpenAI自己提出的。
别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。
DeepSeek-V3.1震撼发布，全球开源编程登顶！R1/V3首度合体，训练量暴增10倍
DeepSeek正式上线DeepSeek-V3.1，作为首款「混合推理」模型，将开启智能体新时代。它参数共671B，具强大智能体能力，编程击败Claude 4，训练量大幅扩增，在多方面测试表现出色，稳坐编程开源第一王座。
字节最新大模型秘籍：只挑能有推理潜力的数据训练！1.3B模型无需标签自动挑选
字节Seed团队发布AttentionInfluence成果，用1.3B模型给7B模型选数据，无需训练和标签。通过比较基础与弱化模型损失差异评估数据影响，在多基准测试提升模型性能，还能结合分类器全面提升表现。
牛！小米开源「音频语言模型」，超1亿小时预训练时间，音频理解和输出能力是真顶！
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio，有超1亿小时预训练时间。它能理解音频，70亿参数模型在多基准测试达SOTA，音频理解超Gemini - 2.5 - Flash，复杂推理优于GPT - 4o - Audio，还支持多模态任务。
视频世界模型跑长序列不「崩」了！用光流约束+历史记忆+多步训练，让动态场景稳如磐石
现有视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏问题，核心原因是误差累积。MagicWorld提出面向长时稳定性的交互式建模框架，通过光流约束、历史缓存检索和多步聚合训练，有效缓解误差累积。