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LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’，缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起，但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生，解决难题，在多任务实验表现出色，推动LLM向智能体转变。
最窒息的Bug：Agent循环搜索原地打转？SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning（SGR）是革命性AI研究智能体框架，用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」，解决AI助手复杂研究任务的三大痛点，模拟人类研究过程，适用于多场景。
专门收购和孵化无聊产品，年收入 3 亿美金的 Tiny 给了些启发
Tiny 通过收购孵化不起眼但赚钱的产品，成年收入 3 亿美金的控股公司。联合创始人 Andrew Wilkinson 分享创业见解，如选有利润空间的细分市场，初期选能快速获正反馈的生意，还谈到收购、管理等多方面经验。
科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
该综述提供科研智能体构建指南，提出三级分级系统，阐述构建流程与能力增强方法，涵盖知识组织、注入、工具集成，还提及基准评估和未来研究方向，促进AI与自然科学融合。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
90%打工人「自费买AI上班」，开启To P革命！每月花20刀效率翻倍
面对AI淘汰焦虑，大量职场人主动自费买AI工具，开启「自我拯救」运动，催生出To P新赛道。文章分析其发展快的原因，也提及To B和To C赛道后续发展的条件。
7年了，OpenAI官方给出五代GPT对比，网友却怀念起「狂野」初代
OpenAI总裁分享给定相同提示下，GPT-1到GPT-5输出的差异，对比显示GPT系列在知识储备等方面不断进步，但网友看法不一，不少人怀念初代模型的‘狂野’。
狂涨12.6K star！Shell命令即搞定可视化监控，超级6~~
开源君分享简单轻量的开源项目Sampler，它能通过YAML配置文件实现系统指标监控与可视化，支持多平台，收获12.6K star。其有简单易用、跨平台等特色，安装后创建配置文件即可使用。