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让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力

文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。

文档图像质量评估（DIQA）是评判‘增强算法有没有把图变好’的关键工具。过去研究多围绕自然图像，缺文档专用数据集。本文提出DIQA - 5000数据集和DocIQ模型，补齐缺口。

DeepSeek R1/V3作者俞星凯开源轻量级vLLM——Nano - vLLM。它有快速离线推理、代码可读、含优化套件等特性，还给出了RTX 4070等硬件和Qwen3 - 0.6B模型的基准测试配置。

本文首次公开Qwen3技术报告，介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式，引入思考预算机制，降低轻量级模型计算资源，在多基准测试领先，多语言支持扩展至119种，所有模型开源。

AI创业公司Flapping Airplanes几乎无产品、盈利，也不急于商业化，却获1.8亿美元融资及Andrej Karpathy力挺。它专注解决“数据效率”问题，探索新思路，目标是做改变范式的研究。

文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。

蚂蚁集团开源具身智能基座模型LingBot-VLA，用两万小时真机数据证明机器人学习有缩放定律且未达瓶颈。该模型优势显著，在多平台表现出色，团队还从数据、架构、工程等方面进行优化，并开源代码等加速行业探索。

InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢，团队提前布局，自研框架，实现超180 tokens/s推理速度，还分享未来突破方向。

通义千问卷疯了，Qwen3-Coder刚登场，全新开源Qwen3系列最强推理模型Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507又刷新SOTA。一周内，通义千问完成开源三连，在基础模型、编程模型、推理模型方面均达全球开源最强。

微软发布GUI Agent新范式GUI - Actor，告别传统Agent定位死板、缺乏空间感和兼容性差等问题。它用无坐标交互技术，在测试中表现优异，省数据算力，未来在多领域有应用潜力。