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监督学习未死，一题训练五小时起飞！华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。
全新 AI 消息模型：Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构？
AIGC浪潮下，大语言模型重塑应用开发范式，开发者构建AI应用面临诸多挑战，需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进，有轻量化通信与智能化资源调度两大创新，还介绍了多场景实践。
现代GPU体系结构Cache Operators行为研究
本文基于Compute Capability 8.9的L20 GPU进行实验，对NVIDIA PTX Cache Operators行为做进一步探究，验证了STG指令命中L1 Cache时执行Write Through等结论，还提出了遗留问题待解决。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge！
论文揭露惊人漏洞，一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判，导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞，提出Master - RM模型，其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
只因一个“:”，大模型全军覆没
一篇论文发现冒号等符号、“Thought process：”等语句能欺骗LLM，让虚假回答通过。实验表明所有测试模型都会触发假阳性响应。研究人员构建新“评委”模型Master - RM，可让假阳性率接近0%。
JCP | 哈工大（深圳）胡钢团队：三维钝体流动中主动流动控制的深度强化跨域迁移学习
本文将基于相互信息的知识迁移学习与柔性动作 - 评论（MIKT - SAC）算法结合，解决主动流动控制中状态和动作维度的跨领域问题。应用于两个测试案例，结果显示该方法优于SAC算法，能显著减少训练时间、降低阻力系数。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
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。
大神Karpathy炮轰复杂UI应用没有未来，Adobe首当其冲，网友：不提供文本交互，就是在阻挡AI浪潮
大神Karpathy预言只有复杂UI界面、不提供文本交互的应用将被淘汰，还点名Adobe、CAD。他言论引发讨论，支持者强调后端接口，反对者认为专业软件有其价值。此外，他还批判大模型编程‘重生成轻判别’。
DeepSeek-R1-0528 打榜、20+案例全面实测，全球网友狂点赞：实力堪称R2！
DeepSeek 上新的 DeepSeek - R1 - 0528 让 AI 圈沸腾。它在 LiveCodeBench 榜单飙升至第 4 位，性能逼近 OpenAI 的 o3 高级版。全球网友实测后好评如潮，其在多方面能力出色，且完全开源，引发对 R2 的期待。
陶哲轩痛诉很缺钱！科研经费暴跌67%十年最低，自掏腰包科研
美国国家科学基金会削减基础科学资助，数学科学领域资助大降。菲尔兹奖得主陶哲轩痛诉经费不足，自掏腰包做科研，还以“开普勒的橙子”说明基础研究虽短期无用，却能助力科技突破。