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OpenAI 内部揭秘：我们如何使用 Codex
文章揭秘 OpenAI 内部使用 Codex 的情况，介绍其在理解代码、重构迁移、性能优化等多方面的应用场景，还给出最佳实践，如用‘提问模式’开始、组织好提示等，展现了 Codex 强大的开发辅助能力。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’，缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起，但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生，解决难题，在多任务实验表现出色，推动LLM向智能体转变。
CNCF 孵化用于 Kubernetes 边缘计算的 OpenYurt 项目
云原生计算基金会（CNCF）宣布 OpenYurt 加入其孵化项目名单。该开源平台由阿里巴巴 2020 年创建，将 Kubernetes 扩展到边缘计算环境，保持与上游 API 兼容，能减少延迟、提高可靠性。
AI教父Hinton诺奖演讲首登顶刊！拒绝公式，让全场秒懂「玻尔兹曼机」
2024年12月8日，诺贝尔物理学奖得主Hinton发表《玻尔兹曼机》演讲，内容于8月25日登APS期刊。他介绍‘霍普菲尔德网络’，分享创新应用，提出‘玻尔兹曼机学习算法’，后有受限玻尔兹曼机等成果，‘玻尔兹曼机’曾催化深度学习革命。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
国产AI击败Meta：ReasonRank荣登BRIGHT榜单第一
基于LLM的段落排序方法中，listwise排序虽有优势，但当前重排器难处理复杂推理查询。ReasonRank通过生成推理密集型训练数据及两阶段后训练，赋予listwise重排序器强推理能力，在BRIGHT榜单击败Meta。
7年了，OpenAI官方给出五代GPT对比，网友却怀念起「狂野」初代
OpenAI总裁分享给定相同提示下，GPT-1到GPT-5输出的差异，对比显示GPT系列在知识储备等方面不断进步，但网友看法不一，不少人怀念初代模型的‘狂野’。
798 × BOE｜「找到一个好屏友」科技创新展落地798·751园区
8月15日，2025你好BOE「找到一个好屏友」科技创新展在798·751园区启幕，由京东方与七九八文科联办。活动有AI加持，打造新场景，还设六大展区成互动空间，持续至8月24日。
一篇200+文献的视觉强化学习技术最新综述
NUS、浙江大学和香港中文大学对强化学习与视觉智能交叉领域进行系统梳理，归纳200余篇工作为四大主题支柱，剖析算法等进展，提炼关键趋势，还介绍LLM的RL方法、视觉RL阵地等。