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Thinking Machines 发布 Tinker，重新定义 LLM 微调的边界
Thinking Machines 发布工具 Tinker，它是灵活的语言模型微调 API，采用‘责任分工’模式，让研究者专注算法创新，不用被运维细节拖累。此模式获 Karpathy 赞赏，目前 Tinker 开始内测，理念受欢迎。
腾讯混元最新开源：一套RL框架打通多个模态，庞天宇团队新作
大语言模型的RL技术已成熟，但多模态生成模型的强化学习训练仍“各自为战”，制约AIGC模型能力上限。腾讯混元庞天宇团队开源UniRL框架，打通多模态RL后训练，覆盖多种模型，内置算法与奖励组件。
中国科学家首次手搓出“球状闪电”！刘慈欣科幻小说照进现实
4月16日，中科院上海光机所团队在《自然·光子学》发文，首次在实验室可控生成具球状闪电典型特征的宏观电磁孤子。其存活时间长、空间尺寸大，还能为研究提供受控平台，有潜在应用价值。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
10万智能体同场模拟，YuLan-OneSim带来真正的大社会实验
YuLan-OneSim是大语言模型驱动的社会模拟器，能模拟人类社会行为。它可零代码构建场景，有50个默认场景，具分布式架构，支持10万智能体同场模拟，还推出AI社会研究员，自动完成社会科学研究流程。
我给剪辑产品 0 元雇了个外部研发部：它开始自进化
作者的剪辑产品有了“外部研发部”——Agent。它每天研究新方法、用真实项目测试。作者三步搭建此“研发部”，让其自动查询、测试和汇报，自己负责最终决策，项目获取新方法不再只靠偶然。
王阳明心学，被Anthropic用来教Claude做人了
UT Austin哲学教授Harvey Lederman研究王阳明心学十年，现加入Anthropic做Claude对齐训练。他用分析哲学拆解“知行合一”，发现AI模型存在“信念冲突”，Anthropic用类似阳明心学方法解决问题。如今硅谷AI公司争抢哲学家。
谷歌分布式训练开启另一轮扩展定律！百万芯片高压高故障仍然零全局停机
谷歌Decoupled DiLoCo研究打破大模型训练锁步模式，让集群各部分异步汇合。模拟数百万芯片高压训练时零全局停机、性能无损，还能提升系统有效工作时间，有算力撷取和异构计算等红利。
大语言模型逻辑评估
现有归因问答评估方法有‘归因短视’问题，研究团队提出 LOGICSCORE 框架，从三维度量化推理质量。在多数据集测试多款 LLM，发现专有、开源模型等存在不同逻辑问题，还分析典型逻辑错误。
0.01%参数定生死！苹果揭秘LLM「超级权重」，删掉就会胡说八道
苹果研究人员发现大模型中极少量的「超级权重」，即便占比仅0.01%，对模型能力影响巨大。这一发现为大模型「科学瘦身」提供思路，还提出定位方法，助力模型量化和未来研究。