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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。

快手与清华团队用1.5B参数小模型在推理基准上超越同量级SOTA。其Archer方法通过精细化Token管理，对知识型和推理型Token差异化训练，让知识和推理同步更新且互不干扰，在数学和代码任务表现出色。

研究训练新能量模型 EBT，为输入和预测分配能量值，模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性，训练扩展率比 Transformer++ 高 35%，推理性能提升 29%，还在多任务中表现出色，是扩展模型能力新范式。

患者被莫名病症折磨多年，医生无解，将病史输入ChatGPT后病因被识破。AI工程师认为医疗AI第二诊疗意见应成规范，有人称这是医疗界的「AlphaGo」时刻。微软等巨头布局，其MAI - DxO准确率超人类医生。

蚂蚁上线AI健康管家APP——AQ，有超百项AI功能，连接超5000家医院、近百万医生等。它能追问识药看皮肤，打通硬件，设语音通话。凭借技术和生态优势，实现从技术工具到健康管家的跃迁。

研究人员发现大语言模型遗忘并非简单信息删除，可能藏于内部。他们构建表示空间诊断工具，区分可逆与不可逆遗忘，揭示真正遗忘是结构抹除。还在多种方法、数据集和模型上实证，得出系列结论。

斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。

本文推荐6个GitHub开源项目。如WeClone用微信记录定制数字分身、支持语音克隆；Windmill将脚本转工作流和UI；Zed是高性能Rust代码编辑器；webfunny_monitor监控前端性能；Rybbit分析网站流量；Lite XL是轻量级文本编辑器。

文章围绕LLM生成式检索在手猫搜索召回的应用展开。先点明当前搜索召回机制问题及生成式检索挑战，提出CQ - SID等方法，经实验验证其效果佳，还介绍了线上实验成果，最后展望未来探索方向。

teamai-cli 是腾讯开源的命令行工具，能集中管理团队调教 AI 编程助手的成果，同步给全团队。它复用软件工程方法，解决 AI 协作中经验不沉淀、行为不一致等问题，让 AI 能力从个人资产变为团队资产。