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刚刚，OpenAI开放GPT-4.1偏好优化DPO，ChatGPT能真正学会你的「品味」了！
OpenAI宣布GPT - 4.1全系列模型支持DPO微调，可让AI通过对比回答学会用户偏好。介绍了DPO原理、适用模型、数据格式、创建任务方法等，还提及开发者反应与技术要点。
不是，高考刚结束，高考报志愿的Agent也来了？
夸克官宣夸克高考志愿大模型，虽未多提Agent，但作者认为其比Agent还Agent。该模型免费，以Qwen为基座，结合高考知识库，能生成详细志愿报告，考虑多方面需求，助力学子报志愿。
深度学习中Batch Size对训练过程如何影响？
文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响，探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题，还通过MNIST实验，从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。
突发！美国新法案，10年内禁止监管AI
美国众议院通过《HR1》法案，未来10年禁止各州监管AI。该法案对科技巨头有利，赞成者认为可终结各州AI法律拼凑局面，反对者觉得会让消费者失去保护。法案还涉及资金扶持等内容。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
一个LoRA实现GPT-4o级图像编辑！浙大哈佛新模型冲上Hugging Face榜二
随着Gemini、GPT - 4o等把基于文本的图像编辑推向高峰，提高性能常需大量数据和大参数量模型。而浙大哈佛团队提出ICEdit，用少量数据和参数实现高质量图像编辑，媲美甚至超越商业大模型。
英伟达CEO黄仁勋：错失中国AI市场，是美国巨大损失
在“Knowledge 2025”大会上，英伟达CEO黄仁勋接受CNBC专访，称中国AI市场未来2 - 3年达500亿美元，错过是美国巨大损失。还提到AI影响、与ServiceNow合作成果等，英伟达股价有波动，财报受关注。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
全球AI新王诞生！Anthropic估值冲爆1.2万亿，首次反超OpenAI
Anthropic估值达1.2万亿美元反超OpenAI，若上市将成全球第11大上市公司。其年化收入和使用量一季度同比增80倍，获马斯克22万张GPU及谷歌2000亿美元云服务协议，但维持高估值面临挑战。
为训推加速！全新FlashQLA注意力算子库开源
自Qwen3-Next发布，GDN成Qwen主力注意力层，随模型规模扩大开销增大。现开源FlashQLA算子库，融合优化GDN Chunked Prefill前反向算子，在NVIDIA Hopper上多场景加速，提升预训练和端侧推理效率。