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答对之后还能学，答错之后也有用：重新理解推理轨迹的训练价值
本文结合EchoRL、ReflectRL两项最新研究，重新解读推理轨迹的训练价值，解决全答对无强化信号、错题全丢弃的训练痛点，梳理方法设计、实验结果与适用边界，为大模型推理训练提供新参考。
深度解读：关于 Jev 的几大疑问
本文针对全网爆火的AI模型Jev，梳理业界不同观点，解读其技术路线、核心特性、能力边界与适用场景，解答大众对Jev的核心疑问，客观分析其真实价值。
GPT-6 Sol要来了？OpenAI本周或迎「发布狂潮」
本文爆料OpenAI核心人员预告本周将迎来DevDay级别的大规模产品更新，网传GPT-6 Sol已进入灰度测试，OpenAI正推动旧模型迁移，本轮更新覆盖新模型、多模态、智能体等多个领域。
“35岁以下科技创新35人”2026年全球入选者名单发布，他们正在抵达未知之境
自1999年起，《麻省理工科技评论》评选全球35岁以下年轻创新者，本文发布2026年度榜单，介绍了35位入选者在AI、生物、能源、气候等领域的核心创新成果。
GPT-6 Astra发布，多个基准测试接近满分，“欢迎来到AGI时代”？
当地时间9月3日，OpenAI发布GPT-6 Astra，称其为“最智能、最对齐”的模型。它在多测试表现逆天，能力提升显著，还加入新特性。不过价格更高，也带来安全问题。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
开源一个拯救你旅行废片的 Skill
作者因旅行照片不尽人意，开发开源 Skill Yingzao · 营造。它风格多样、能检索文化背景，可进行原图对比拼图、多图融合等，适用场景广，还能生成视频，工作方式独特。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
OpenAI Codex负责人 Tibo访谈：指明未来Agent方向以及为什么频繁重置额度
近期OpenAI Codex负责人Tibo接受采访，透露产品方向与技术路线，如让Agent深度理解用户、合并ChatGPT和Codex等，还谈及保持迭代、对竞争态度、重置用量限额等问题。
英伟达400亿押注开源，边卖铲子边挖矿
英伟达被曝砸60亿美元押注开源模型，向Poolside投资10亿美元并买其‘模型工厂’技术非独家使用权。它主张闭源开源两手抓，此前已发布系列开源模型、组建联盟，开源布局广泛。