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AI越训练，越会「满嘴跑火车」！普林伯克利重磅揭秘，RLHF竟是罪魁祸首？

普林斯顿和伯克利研究《Machine Bullshit》，定义并量化LLM胡扯行为，总结四大套路，提出胡扯指数。实验发现强化学习人类反馈训练后，AI胡扯倾向加重，多思考也会让其更会忽悠。

谷歌DeepMind宣布高级版Gemini在2025年IMO中6题解5题获金牌，经官方认证，全程用自然语言推理。对比OpenAI自我宣称拿金牌，谷歌成绩更有说服力，还介绍了Gemini进步及实现方法。

开发网页智能体常需大量人力标注训练样本，卡内基梅隆大学与亚马逊团队实现训练数据生成自动化。他们构建数据集，通过智能体工作流程生成数据，微调后 Qwen3 - 1.7B 表现出色，还公开数据与方法。

本文为非AI开发者科普AIGC、Agent、MCP概念和关系。AIGC用AI生成内容；Agent可自主决策调用工具；MCP是Anthropic开源协议，降低模型与工具集成成本，获大厂支持。

当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。

介绍开源项目RTranslator，它为Android平台实时翻译应用，用Meta的NLLB模型与OpenAI Whisper技术，本地处理保障质量与隐私。有双模式对话等功能，在Github获8.6K star。

全球著名数据库云平台Snowflake发布调查报告，对9个国家超500人企业调查发现，已部署生成式AI企业平均ROI达41%，应用广泛但面临数据挑战，不同行业和区域表现有差异，多数企业计划增预算。

介绍GitHub上的开源项目`free-programming-books`，它汇集海量免费编程学习资源，涵盖编程语言、框架、工具等多方面，有361k+ star。资源广、更新快、结构清、支持多语言，使用简单。

阿里巴巴淘宝Meta技术团队研发的TaoAvatar技术，能在手机或XR设备实现3D数字人实时渲染与AI对话。今日开源MNN - TaoAvatar应用，可在手机运行，对比主流方案更高效便捷，还介绍其优势、技术及使用说明。

传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。