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10w人看过的龙虾量化系统，评论区骂最多的问题，我花2天补上了。

上一篇龙虾量化系统文章获10w+，评论指出数据是短板。作者经研究找到QVeris，它是统一数据接口平台，使用简单。作者以金融领域为例介绍其用法，还测试其在其他领域的能力，认为它是AI时代的数据基础设施。

学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。

文章通过分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果，探讨不同存储系统在大规模 AI 训练中的表现。介绍三类训练负载及新的 Checkpointing 负载，分析共享文件系统类别，给出比较视角，解读各负载测试结果并总结选型要点。

OpenAI联合英伟达等五巨头推出超算开放网络协议MRC并正式向行业开放。MRC目标是性能可预期，有多平面网络、自适应包喷射、SRv6源路由三大核心机制，已在OpenAI多台超级计算机上部署。

图像处理中‘图像morphing’常见又有创意，但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法，无需训练实现图像变形，通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题，实验效果佳。

文章整理自 Shopee 技术专家王新波在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享。复盘团队打造企业级 Data Agent 实践，揭示技术演进路径，分享将取数工具雕琢为智能分析工具的方法。

随着大模型参数规模扩大，分布式训练成关键路径，高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限，北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。

Qwen与清华LeapLab团队研究发现，大模型强化学习训练推理能力时，仅20%高熵token就能撑起效果，甚至超全部token训练。团队用此在Qwen3-32B创造新SOTA记录，还探讨了强化学习的相关特性。

上海交通大学和清华大学研究人员开源个性化联邦学习代码库PFLlib，含39种算法、3种场景和24个数据集，支持模拟500设备训练，还有隐私保护评估工具，降低研究门槛。

Adobe联合多高校推出AI模型EditVerse，它将图片和视频编辑整合，解决传统视频编辑复杂、数据稀缺问题。通过通用视觉语言、上下文学习能力和知识迁移，其效果超Runway，还展现涌现能力。