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从 0 到 1 做一款 AI 产品：技术怎么搭、成本如何控制、销售策略怎么定？
独立开发者 Arvid Kahl 分享从零构建 AI 播客产品 Podscan 及「节俭工程」经验，涵盖技术搭建、成本控制与销售策略调整。如用小众云服务降成本，从 PLG 转向 SLG 等，为小团队创业者提供实用借鉴。
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
5700问答对全面评估拷问AI空间感！最新空间智能评测基准来了丨浙大&成电&港中文
当前视觉语言大模型空间信息学习片段化，缺乏多维度空间推理能力。浙大、成电和港中文团队提出ViewSpatial - Bench基准体系，评估主流模型，揭示其缺陷，并开发MVSM优化跨视角空间理解。
港科提出新算法革新大模型推理范式：随机策略估值竟成LLM数学推理「神操作」
香港科技大学联合团队提出 ROVER 算法，跳过传统强化学习推理的策略迭代循环。它在多项数学推理基准上超越现有方法，在高难度任务中大幅提高 pass@1 和 pass@256，且提升推理多样性，更轻量。
模型即智能体，Kimi K2 Thinking多项评估超越顶尖闭源模型，300轮工具调用不疲倦
月之暗面发布Kimi K2 Thinking，它是Kimi迄今最强开源思考模型，基于模型即智能体理念训练，可自主连续工具调用与多轮思考，多项评估超顶尖闭源模型，还实现原生INT4量化，提升生成速度。
多模态模型学会“按需搜索”，少搜30%还更准！字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。
监督学习也能从错误中学习反思？！清华英伟达联合提出隐式负向策略爆炸提升数学能力
清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT，在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距，其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究：将纠错纳入策略空间，Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张，但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2，将纠错纳入策略空间，抑制错误传播，在多跳推理任务中优势显著。