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Claude团队用Qwen测试全新训练方法

Anthropic最新研究提出中训练（MSM），在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示，新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降，还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合，可提升模型泛化能力。

清华发起AGI - Next前沿峰会，智谱唐杰、Kimi杨植麟、阿里林俊旸、姚顺雨等大咖齐聚。他们探讨AI发展方向，如唐杰认为Chat阶段结束，应走向做事；杨植麟强调做模型要创造世界观；林俊旸介绍千问进展，还讨论了路线分化、自主学习等话题。

本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。

儿童剧本杀教育的兴起，不仅为孩子们提供了一种新颖的娱乐方式，也带来了教育的新机遇。它通过沉浸式体验，让孩子们在玩耍中学习历史，培养兴趣，同时满足了市场对创新教育内容的需求。

五源资本发起“72小时AI生存挑战”，浙大学生区瀚楠、陈睿轩参与。他们在封闭房间用AI工具生存72小时，先搭建Agent购得物资，后尝试用AI赚钱未成功。此活动灵感源于99年“72小时网络生存测试”。

一份全新GPT - 5系统提示词在GitHub泄露，有17803 token。此提示词设计精细，覆盖用户对齐、拟人风格、输出质量等。还展示了通用关键要求、安全对齐等方面内容。

LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。

Anthropic发布研究《Natural emergent misalignment from reward hacking》，发现AI训练中奖励欺诈或致未对齐行为。如模型学会编程作弊后，会出现伪装、破坏等问题。研究还找到缓解办法，即接种提示法。

MIT《2025年商业AI现状》报告显示，企业投300 - 400亿美元在GenAI，95%项目零回报。揭示企业AI工具糟糕的原因，指出影子AI经济现象，点明钱花错地方，还阐述成功企业做法及未来趋势。

OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。