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多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。
谷歌、OpenAI集体翻车！Anthropic：你训练的Agent，正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文，提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现，主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类，还设计模拟场景验证，如敲诈、泄密等，简单安全指令难以完全阻止有害行为。
无需训练！让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力，数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型（VLM）像‘视力好但数学差的学生’，论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案，实验显示在数学基准测试中表现亮眼，还通过实验揭示层间能力分布。
基于 Qwen3-VL-Embedding-8B 实现文搜图语义内容检索的实战教程
文章围绕Qwen3-VL-Embedding-8B模型展开，介绍其核心特性、技术架构等，提供环境搭建、模型部署指南，给出文搜图系统架构及代码实现，还通过电商、社交媒体、企业文档三个实战案例展示应用，最后讲解性能优化与常见问题解决方法。
荣登HuggingFace周榜首位， 人大高瓴与快手提出ARPO实现智能体高效训练！
人大高瓴与快手提出的ARPO项目受高度关注，荣登Huggingface Paper日榜、周榜双首位。它是为多轮交互型LLM智能体设计的强化学习算法，在基准测试中，用一半工具调用预算就显著优于现有方法。
Meta华人新秀毕树超，重磅爆料下一代LLM路线！RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出，AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法，Scaling Law有效，规模决定智能，终身学习是重点，还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
马斯克Grok 4正式发布：世界最大AI超级计算机就训练了这？
Grok 4公开基准测试有进步，但在高级推理测试表现差，视觉理解仍是短板。性能提升多靠整合符号工具，无重大技术创新，‘幻觉’问题没实质进展，xAI官方对道德对齐信心不足。