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北大校友、华人学者金驰新身份——普林斯顿大学终身副教授
华人学者金驰宣布在普林斯顿晋升为终身副教授，任命2026年1月16日生效。他在机器学习理论领域贡献大，为LLM崛起提供数学基石，解决非凸优化和强化学习样本效率等问题。
Anthropic 提出透明度框架以保障前沿 AI 发展
Anthropic提出新透明度框架，针对大型AI公司，实施安全开发框架评估并减轻潜在风险，要求公开披露SDFs和系统卡片，小型公司豁免，还设执行合规条款，旨在平衡安全与创新。
吴恩达推出LLM 后训练免费课程，覆盖三大调优方法：SFT、DPO、RL
吴恩达发布「Post-training of LLMs」课程，由Banghua Zhu主讲，瞄准实用技术，重点介绍SFT、DPO、RL三种后训练方法，有大量动手实验，课程发布后引发热烈讨论。
从 AI Agent、RLHF 到 MoE 大规模训练：AMD 这场开发者日，把一线实战话题凑齐了 ｜Q推荐
AMD AI开发者日揭晓八大硬核GPU Workshop、技术专题及“作品说话”主题分论坛嘉宾与话题，覆盖AI Agent、RLHF、MoE大规模训练等前沿领域，还有多场实操分享。
如何正确Vibe Coding？这是来自Anthropic编程智能体负责人的大师课
Anthropic研究员Erik Schluntz分享Vibe Coding经验。他认为AI能力指数级增长，开发者应接纳大模型生成系统，还提出聚焦‘叶子节点’、做好产品经理等策略，并介绍22000行代码合并案例及实战问答。
语言模型内部还藏着众多策略模型？自底向上强化学习重塑底层特征 | 直播预约
现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化，研究提出以策略视角审视内部隐藏状态，分析层级和模块级策略，发现不同模型模式差异，还提出自底向上强化学习策略，为研究架起新桥梁。
把RoPE扔掉，AI更能看懂长上下文！Transformer作者团队开源大模型预训练新方法
Transformer架构核心作者之一Llion Jones团队开源新技术DroPE，可丢弃位置嵌入扩展上下文，解决RoPE长序列处理缺陷，在多模型实验中表现卓越。该团队来自Sakana AI，此前还有相关研究成果。
让本地大模型不再重复推理的缓存技巧
本地跑大模型时，同样问题换说法问，模型又要重新推理。`constraint-cache`这个Python库可解决此问题，它将语义相似查询规范化为统一缓存键，实现近乎即时的重复查询响应，还避免了随机性响应问题。
一个人，40 款应用、百万级用户，验证 MVP 这事，没那么复杂
AI独立开发者Hassan El Mghari 4年开发40多款AI应用，部分达百万级用户量。他分享开发全流程经验，指出开发者常犯发布慢、过度复杂化问题，强调用低成本验证MVP，从多渠道找需求。
你以为百度慢了，其实它在走一条最难的路
2025 WAIC 上，百度展示多项成果。萝卜快跑获上海牌照、入选‘国家展’，商业化加速；慧播星推 NOVA 数字人技术；飞桨平台等也入选‘国家展’。百度构建全栈架构，把 AI 从炫酷变好用。