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TileLang深入详解-第二章-TileLang 核心编程抽象
文章深入解析TileLang核心编程抽象，介绍写kernel的方式，阐述TileLang三层抽象特点及适用场景，展示JIT工作流、接口和执行后端，还提及性能优化、基准测试、正确性校验，最后用GEMM示例对比三层抽象差异并给出使用建议。
AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧，传统微调方法有短板，免训练对齐（TF Alignment）应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文，提出三阶段分类框架，实验显示TF方法优势明显，还指明未来研究方向。
全球首个通用决策大模型，AI推演现实世界的技术揭秘
中科闻歌决策机Decitron被称为「全球首个通用决策大模型」，它将不同能力统一到开放世界决策框架，形成闭环。8月3日其技术报告发布，公开三项核心技术，还介绍了推演流程和实验验证情况。
别让AI一上来就“进厂打螺丝”：智源悟界·Orca要先教模型理解世界如何变化
智源研究院悟界·RoboBrain Orca Team发布技术报告Orca，探索模型是否理解世界状态变化。Orca尝试在统一世界潜空间学习状态与规律，受海外关注。它先学世界表征，有独特学习方式，经实验验证效果良好。
LLM会梦到AI智能体吗？不，是睡着了也要加班
新智元报道，Bilt部署数百万智能体，让AI在“睡眠”中整理记忆，评估互动，决定信息存储位置。AI记忆与人脑差距大，Bilt和Letta实验展现“主动智能”雏形，提高模型表现。行业也在突围AI记忆缺陷问题。
对话RoboScience邵林：VLOA大模型如何突破具身智能泛化瓶颈
本文对话RoboScience联合创始人邵林，探讨VLOA大模型突破具身智能泛化瓶颈。他介绍了模型优势、设计思路，对比VLA，还谈及范式、难点及落地场景等，强调以人中心、做有温度技术，重视模型落地。
推理即排序：ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁，新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。