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小扎开9位数薪酬新建AI团队！砸千亿收购华人初创公司，Llama 4太拉胯急坏了
Meta CEO扎克伯格对Llama 4表现失望，一边开7 - 9位数薪酬从谷歌、OpenAI等公司挖人组建新AI实验室，另一边豪掷148亿美元收购初创公司Scale AI 49%股份并挖来CEO，Llama 4在第三方测试中表现不佳。
只要9美元！LoRA+强化学习，DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型，在AIME 24测试上性能提升超20%，成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术，与SOTA模型相比竞争力强，研究者还对其有效性提出假设。
The Batch: 907 | 小而高效模型的“制作”方法
Mistral AI发布Ministral 3系列模型权重，结合剪枝与蒸馏技术，用级联蒸馏法构建。该系列参数规模有140亿、80亿和30亿，在部分测试中表现佳，训练成本低于传统方式。
机器人长出800个心眼？阿里达摩院开源具身新大脑，硅谷又坐不住了
2026年具身智能竞争激烈，阿里达摩院开源RynnBrain“具身大脑”。它采用分层架构，在16项评测中超越前沿模型。还介绍了核心技术、训练策略等，且全系列模型、评测基准和代码均开源。
G2ConS将微软GraphRAG的成本被打下来了~
传统Text - RAG处理多跳推理表现不佳，GraphRAG虽能提升准确率，但成本高。作者提出G2ConS方案，在3个多跳QA基准全面SOTA，平均节省30%费用，EM提升31.44%，整体流程仅3步。
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
让RAG告别断章取义，HiChunk做到了~
现有RAG评测忽视文档切分，腾讯优图提出HiCBench评测基准和HiChunk框架。HiCBench含人工标注多级切分点与证据稠密QA，HiChunk用微调LLM建多级语义树，配Auto - Merge算法，实验效果佳。
Excel上微软式创新！=COPILOT()函数发布
微软CEO宣布Excel新功能`=COPILOT()`函数，可在单元格直接调用AI。它能进行文本分析、生成内容、整理数据，与计算引擎集成，结果随数据自动更新。现处测试阶段，有调用限制和版本要求。
先别急着给OpenAI加冕！陶哲轩：这种「金牌」，含金量取决于「赛制」
OpenAI 官宣推理模型在 IMO 获金牌水平成绩，此前各模型表现不佳。数学家陶哲轩劝谨慎看待，认为无严格测试条件难比较 AI 与人类。网友看法不一，模型训练方法及 Alexander Wei 受关注。