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他在 10 天内拼出 ChatGPT，如今影响 7 亿人：ChatGPT 负责人的第一次讲述

OpenAI产品负责人Nick Turley首次分享ChatGPT幕后故事。ChatGPT从黑客马拉松项目起步，10天内发布，如今周活超7亿。他还介绍了GPT - 5特性，以及ChatGPT长期愿景、发展迭代、团队组建等情况。

文章提供了 SDD - RIPER 团队落地方案，能让团队一周内跑通大模型编程，质量可控、效果可量化。阐述了推不动大模型编程的痛点及 SDD - RIPER 的解决办法，介绍了部署、实操流程和试点 SOP，还给出效果数据与常见问题解答。

阿里通义发布Z-Image基础图像生成模型，采用单流扩散Transformer架构，具核心创新技术。它是非蒸馏模型，支持完整CFG和负向提示，注重输出多样性和创意控制，已在Hugging Face开放下载。

香港中文大学联合阿里通义事业群提出TCOD训练方法，解决多轮Agent蒸馏稳定性难题。它只需对现有OPD代码做极少改动，提升了模型成功率，压缩行动步数，还减少训练时间，未来或成训练长程Agent标配。

复旦大学和上海人工智能实验室研究者提出 Rank - Surprisal Ratio (RSR) 度量方法，综合考虑样本信息量与对齐程度，在蒸馏实验中与学生模型后训练性能相关性高，可用于筛选推理轨迹和选择教师模型。

Qwen3技术报告揭晓8款模型关键技术，采用双模式架构，训练和微调分段进行，还“大带小”蒸馏数据。其融合思考与非思考模式，训练分多阶段，Qwen Chat还全量上线深度研究功能。

港大开源的Vibe - Trading在投资圈火了，它是AI驱动的多智能体金融工作台，能将自然语言请求转化为交易策略等。有多智能体协作架构，内置64个金融技能、29个智能体团队预设，提供4种安装使用方式。

近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。

中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。

中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。