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逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习（IRL）视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战，将LLM生成过程化为MDP，探讨无奖励函数的MDP，说明需神经奖励模型，还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
上班后重新开始练口语，并获得了价值感
作者分享上班后用AI练口语的经历，称能无痛坚持，还获得价值感。介绍了AI练口语比线上外教课的优势，如免费、时间灵活等，也分享利用AI练口语的方法，如选话题、当场学习等。
突破泛化瓶颈：阿里云智能运维 Agent 评测体系实践
大模型 Agent 在智能运维场景落地常遇泛化难题。阿里云李也博士介绍利用评测集验证和提升智能运维算法泛化性的实践，阐述评测集重要性、构建方法，还展示其在提升智能运维 Agent 能力上的成效。
多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」，需用一个公式修正丨上大×南开
上海大学曾丹团队研究发现，主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响，直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏，集成到多种剪枝方法，提升了模型性能。
直播预约 | 如何缓解LLM-as-a-Judge的潜在偏好？UDA：一种无需人工标注的无监督去偏对齐框架
论文针对不同大模型对同一组大模型回答打分差异大等问题，提出无需人工标注、模型无关、即插即用的UDA框架，以无监督方式动态调整Elo评分，实验表明该方法能降低打分标准差、提升与人类评分相关系数。
Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时，中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式，从根上融合视觉与语言，以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。
这个时代最缺的是「个人上下文」丨对话flomo浮墨笔记
量子位智库对话flomo浮墨笔记联合创始人刘少楠，探讨AI笔记产品发展。刘少楠分享了flomo定位、目标人群、降低门槛方法等，提及AI带来的认知变化，还谈了产品指标、功能考量、成本平衡等问题。
腾讯提出“我思故我玩”Agent：LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。
Hinton预言错了！年薪狂飙52万美元，AI没有「干掉」放射科医生
2016年Hinton预言放射科医生五年内会被AI取代，如今近九年过去，美国放射科医生未被取代，平均年薪达52万美元成全美第二高薪医疗专业，岗位数创新高。AI替代受限，因实际性能、监管、作用范围等问题。
20人团队提前实现DeepSeek构想，AI算力变天？直击大模型算力成本痛点
国内20人玉盘AI团队推出SRDA全新计算架构方案，试图从硬件源头解决当前AI算力核心瓶颈。该架构有诸多创新设计，能应对大模型训推痛点，与DeepSeek构想契合，或成大模型专用架构分水岭。