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PPO-Clip的「盲点」被补齐了？快手提出熵比裁剪方法，从局部约束到全局稳定的关键一跃

快手科技语言大模型团队提出熵比裁剪（ERC）方法，应对强化学习中信任域偏离问题。该方法从全局视角稳定策略分布，在多个数学推理基准实验中提升了模型性能，还与多种方法对比验证了泛化能力。

随着生成式AI发展，合成数据成大模型训练重要部分，但可能引发“模型崩溃”。ICML 2025会议上，上交大等团队剖析此问题，提出Token - Level Editing策略，避免模型崩溃，实验验证了其有效性。

哈工大提出75页多模态推理大模型综述，围绕四阶段发展路线图展开，即感知驱动的模块化推理、以语言为中心的短推理、以语言为中心的长推理、迈向原生多模态推理模型，还给出挑战性基准测试和实验案例见解。

多模态大模型在真实世界会“失聪”，现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound，能让模型听懂世界，评测显示当前模型与人类差距大。

Memento - Skills让AI Agent自己设计自己，通过部署时学习进化，不动模型参数，将经验写进技能库。经测试，在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升，与OpenClaw等定位不同，有多种部署方式，不绑定模型。

蚂蚁集团开源万亿参数旗舰大模型Ling-1T，属Ling 2.0家族。它激活比例低降低运算成本，训练有“Ling缩放定律”等方法，多项测试超主流模型，不过处理超长上下文成本较高。

a16z合伙人Martin Casado预告今年最重要的模型发布，线索指向Ilya Sutskever的新模型。SSI成立两年低调发展，获巨额融资，7月与英伟达合作。持续学习是焦点，但相关能力信息有限。

文章以高盛数字化架构设计为例，探讨AI时代技术分析的能力迁移。指出AI使信息采集整合成本降低，技术分析重心从找信息转向构建模型，建模仍是洞察主战场，AI可加速知识铺垫，但模型切换需人类完成。

如今大模型长上下文推理面临计算成本高、推理易中断问题。浙大联合北大团队提出InftyThink新范式，将传统推理拆成短片段并总结，突破推理长度限制，在多基座模型实验中表现优异。

翁荔新博客聚焦Harness Engineering，梳理围绕‘Harness自我优化’的研究，探讨递归式自我提升发生层面，还指出自动化研究和自我提升系统面临的瓶颈，如评估标准模糊、奖励作弊等。