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ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃？
随着生成式AI发展，合成数据成大模型训练重要部分，但可能引发“模型崩溃”。ICML 2025会议上，上交大等团队剖析此问题，提出Token - Level Editing策略，避免模型崩溃，实验验证了其有效性。
32B 稠密模型推理能力超越 R1？中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年，国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1，与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力，探索小体量实现大能力路径。
公开模型一切，优于DeepSeek-R1，英伟达开源Llama-Nemotron家族
英伟达推出面向高效推理的 Llama-Nemotron 系列模型，包括 Nano、Super、Ultra 等规模，具备卓越推理能力与效率，采用开放许可。模型支持动态推理切换，训练结合多方法，性能优于 DeepSeek-R1 等。
拆解 Claude 5.1：38 小时不睡觉的背后，Anthropic 正在终结「模型论」
Anthropic 更新 Claude 5.1，推出 Fable 5.1 和 Mythos 5.1，将‘智力’与‘权限’物理剥离。前者负责通用任务，后者面向专业场景。此次更新展示模型解决长时任务状态一致性等问题的能力，还体现了能力权限分离等变化。
NovaSilicon发表新论文：造芯的瓶颈不在工具，而在组织
NovaSilicon发表论文探讨超级智能在芯片领域的运用。随着芯片复杂度提升，传统EDA方法遇瓶颈，论文提出将芯片设计超级智能建模为AI组织，利用LLM等技术，重塑芯片设计行业，实现产业链智能化升级。
基于阿里云 AgentLoop 的 DeepSeek Harness 评测实践
本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构，阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值，还详述评估器设计思路、展示评测结果，最后总结方法论并展望后续工作。
任何错误只犯一次：TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践
文章聚焦 TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践，从组织协作现状出发，阐述其原理、结构、构建方法，通过多方面测试验证其价值，提炼出设计原则，指出其核心是治理系统，目标是提升协作带宽。
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。
中国首次提出半导体演进新原则：华为“韬定律”5 年内冲刺等效1.4nm制程，麒麟、昇腾将先后落地量产
5月25日，华为何庭波在ISCAS 2026上提出“韬定律”，以“时间缩微”替代“几何缩微”。论文展示验证案例，预计2031年高端芯片晶体管密度达1.4nm等效水平，今年秋季麒麟新芯片将首发“逻辑折叠”技术。
【翻译】在 Codex 中使用 Goals：长时间工作的持久目标
文章介绍 Codex 中的 Goals，它是持久目标，能让线程跨多轮对话朝明确结果推进。阐述了 Goals 与普通 prompts 的区别、编写方法、活跃后的变化、设计方式及适用场景等，还通过案例展示其在研究任务中的应用。