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用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法

大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。

文章指出AI瓶颈已从模型智能转为记忆架构，长期记忆是AI有状态智能的基础。质变科技推出多模态AI记忆平台MemoryLake，具多种记忆能力和核心技术，降本增效显著，获资本青睐，服务多领域客户。

作者用 AI 编程一年多，但标签页表情包提醒自己不是设计师。现有生图工具生成的 PNG 不能直接当 logo 用，而 Lovart 打通从 PNG 到 SVG 的路，让无设计知识的人也能输出专业素材。

Kimi论文‘ATTENTION RESIDUALS’引发AI圈热议，马斯克等大佬高度评价。该论文由17岁高中生陈广宇参与，提出‘注意力残差’机制，解决标准残差问题，分全、分块注意力残差，权衡开销与效果。

arXiv发布官方信息，将脱离康奈尔大学转型为独立非营利组织，还发布CEO招聘公告。它始建于1991年，在康奈尔经历从个人项目到机构基础设施的转型，现面临AI投稿井喷、审核困境和技术债务等挑战。

Learn Claude Code是shareAI - lab开源教学项目，目标是让人理解AI编程Agent工作原理。它有12节课，每节加一个机制，逻辑清晰。配交互式Web平台，文档‘心智模型优先’，还提供后续项目助知识落地。

复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。

腾讯举办OpenClaw小龙虾免费安装活动，让更多人意识到其时代已至。国内各大厂和云平台推出一站式封装平台，解决安装难题。文章汇总扣子Coze、腾讯QClaw等12个平台，介绍特点、适合人群等。

本文对话 Seede AI 创始人 Longyi，探讨 AI 设计产品发展。Seede AI 主打将原始素材转化为可交付设计稿，易上手、受众广。创始人认为不转向 AI - Native 没救，产品已跑通 PMF，目标是帮人类理解 Agent 产出内容。

内容创意组小伙伴用Pocket 3作OpenClaw的“眼睛”，俯拍工位区，截取图片喂给多模态模型描述场景，下班时让OpenClaw分析趣事。还开发了“OpenClaw人类观察计划”，开发过程简单，降低了Agent体验门槛。