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只要强化学习1/10成本！翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技

新智元报道，翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略，能以1/10强化学习成本，结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发，扩展Qwen3团队工作，可在Tinker复现，还能用于个性化和持续学习。

田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。

该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。

陶哲轩判断数学从证明稀缺进入过剩时代，AI 使证明生成加速，出现验证和消化跟不上的‘阻抗失配’现象。如 Erdős 问题有众多待评估方案堆积，而仅1196号案例跑通‘三件套’。他还指出学术评价体系将重写。

韩国东国大学 Jongpil Kim 团队研究证实磁场能改变基因表达，该团队绕开 ferritin 路线，通过全基因组筛选找到关键基因 Cyb5b，拼起磁场→基因表达分子链，并在抗衰老、阿尔茨海默病、抑郁症血清素调控方面做了活体验证。

著名数学家陶哲轩在与播客主持人Dwarkesh Patel的对谈中分享使用AI一年后的观点，认为AI已将想法生成成本降至几乎为零，但验证和评估成新瓶颈，还探讨其对数学研究的影响及未来发展。

Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。

今天凌晨Anthropic召开开发者大会，发布Claude 4，含Opus 4和Sonnet 4。Opus 4编程智能体连续工作7小时破纪录，Sonnet 4在SWE - bench表现超前沿模型。还新增功能，Claude Code开放，API也有新特性，Sonnet 4免费但有限制。

雷峰网·AI科技评论对话同济工智院华先胜，探讨工程智能。他认为工程智能是AI与工程深度融合，要从数字走向物理世界，构建体系，实现人机共生，还介绍了研究院成果、灵感计算及操作系统架构等。

在Code RAG场景中，传统文本Embedding模型处理代码表现欠佳。蚂蚁集团与上海交通大学联合发布C2LLM系列模型，引入注意池化模块，在MTEB - Code榜单表现出色，还得益于优质训练流程，成果已回馈社区。