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奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
取消AI考核、零裁员！股价暴跌82%后，多邻国走出了一条反硅谷之路
多邻国曾是AI转型标杆，后股价暴跌82%。其联合创始人兼CEO Luis von Ahn在访谈中称未裁员，还分享公司用AI情况，如取消AI考核、员工用AI做课程等，也谈到了AI局限和各职业前景。
24小时快速入门大热语言Rust！学不会来找我
文章从Rust核心语法等基础入手，介绍其不同于其它语言的思维方式，还通过实战项目带读者入门。阐述了安装、工具使用，用greplite小程序介绍语言特点，讲解组织数据方式、所有权等，最后实现mini - redis并给出学习建议。
美团新独立APP，点不了菜只能点AI
美团新开源LongCat-Flash-Omni模型，支持多模态，在全模态基准测试达开源SOTA水准，推理快且全模态能力强。实测交互体验丝滑，其迭代逻辑清晰。该模型成功源于架构创新，美团靠软硬件结合实现虚实连接。
制造企业如何实现 AI 产品经理“能力复制”？｜极客时间 AI 人才培养实践
在数智化转型中，企业 AI 培训常难以转化业务价值。极客时间为某制造企业定制 AI 产品经理 OMO 训练营，以业务场景为导向，采用三阶段闭环培养模式，课程覆盖全链路，助企业培养人才、建立培养体系。
交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL，昇腾加持，开创智能体训练新范式
强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」，在此背景下，复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架，提出 ScalingInter - RL 方法，7B 模型经训练追平顶尖商业模型，为 AI 发展注入动力。
智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
120页深度报告，搞懂今年大模型和应用的现状与未来
Innovation Endeavors合伙人Davis Treybig发布《State of Foundation Models》（2025），从七个维度剖析AI产业现状与趋势。报告指出，AI发展迅速，模型成本高且迭代快，应用渗透各行业，智能体崛起，市场结构变革，公司运作方式也在重塑。
T-PAMI｜中国科大、合工大等提出CAPER++：让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。
写Verilog、调CUDA，总翻车？工业代码大模型开始学会「先想后写」了
工业代码大模型缺的往往是‘想’的能力。北航联合多家单位提出的InCoder - 32B Thinking，让模型结合工业环境思考，通过ECoT从错误中学习，用ICWM提前预判结果，还能自适应思考深度，且模型与代码已开源。