函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025

中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。

奖励是假的，能让Qwen提升25%性能却是真的！

华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR，使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性，还分析了虚假奖励有效的原因，提示现有研究要在非Qwen模型验证。

Andrej Karpathy 盛赞！斯坦福团队新作，让Llama-1B 实现毫秒级推理

斯坦福Hazy Research团队将开源模型Llama - 3.2 - 1B前向推理整合为“Megakernel”，把推理延迟大幅降低，显存带宽利用率显著提升。团队指出当前主流LLM推理系统在小batch、极低延迟场景下低效，提出Megakernel以重构执行方式。

让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力

文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。

MCP for 可观测2.0，6个让MCP开发更高效的小妙招

文章介绍MCP这一开放协议，它能标准化AI模型与不同数据源和工具连接。分享配置MCP开发所需客户端、API等步骤，阐述阿里云可观测2.0融合MCP的实践及效果，还给出设计MCP Server的6个经验，最后展望了MCP应用场景和可观测2.0+AI未来。

斩获4.1K star，再见tcpdump！这款开源神器让网络分析快如闪电！

Kyanos是基于eBPF技术的开源网络分析工具，能透视Linux内核网络活动，解决分布式系统网络难题。它零配置、有内核级透视和智能流量解密能力，功能丰富，应用场景广，相比同类优势明显。

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。

【音乐派对】5.4 | 微醺恋曲 · 情侣露天音乐之夜！|友行友派

UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习

视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。

告别 AI 流量焦虑！这款开源神器让你的品牌成为 AI 的「标准答案」

市面上 GEO 工具大多是 SaaS 订阅制，有收费高、数据不透明等问题。开源项目 GeoLook 是 GEO 实施平台，实现监测到交付闭环，有数据主权、适配中文市场等亮点，还给出快速上手步骤。