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无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
RL加持的3D生成时代来了！首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场
强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域，上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1，还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准，实验显示其性能优异。
你的扫描全能王，作价217亿冲刺港股IPO
扫描全能王母公司合合信息拟作价217亿赴港IPO，冲刺“A+H”双重上市。其C端有扫描全能王等产品，B端有TextIn等产品。合合以文本智能技术为核心，打造三大技术平台，C端靠付费订阅、B端卖产品模块盈利。
文心X1.1三大能力狂飙，海内外实测还挺惊艳！
9日WAVE SUMMIT深度学习开发者2025大会上，文心大模型X1.1发布，事实性、指令遵循、智能体能力显著提升，多项测试表现佳。它能做到知识一致，精准遵循指令，智能体解决问题出色，代码、数学、多模态能力也有进化，得益于迭代式混合强化学习训练框架。
Karpathy 回应争议：RL 不是真的不行，Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题，如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应，包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架，介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈，以 DeepSeek DSA 集成测试，使推理性能大幅提升，目前项目处于开发阶段。
SGLang 确定性推理实现技术细节笔记
文章围绕SGLang确定性推理展开，介绍其启用方式，详述批次不变性原理与Batch Invariant Ops实现，如Matmul Persistent Kernel设计；还阐述确定性采样、Attention Backend配置、AllReduce改动等，给出环境变量及测试脚本，有完整解决方案。
第 3 章 Agent 核心功能技术详解
本章以Claude Code及其生态为主参照，介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制，包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者，按是什么、解决什么问题等展开，还分析了Agent工程核心挑战。
LightX2V Ulysses Attention 实现学习笔记
本文记录了LightX2V中Ulysses Attention的实现方式与张量形状推导。在多模态/视频场景，其实现可概括为一种layout变换，还提供`enable_head_parallel`和`use_fp8_comm`选项，效果受运行环境等因素影响。
构建 Agent Native 软件的完整技术指南
Dan Shipper 和 Claude 联合撰写构建 Agent 原生软件技术指南，总结如何重新思考软件架构，让 Agent 成软件一等公民。指南源于实战，介绍构建原则、方法、执行模式等，还提及产品影响、移动端挑战及应对。