在今年三月份，清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO，即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization（解耦剪辑和动态采样策略优化）。
蛋白质模型的GPT时刻来了！ 清华大学智能产业研究院（AIR）周浩副教授课题组联合上海人工智能实验室发布了AMix-1： 首次以Scaling Law、Emergent Ability、In-Context Learning和Test-time Scaling的系统化方法论来构建蛋白质基座模型。
近日，麻省理工学院也推出了一个AI学习平台。这个名叫MIT Learn的平台提供超过12700个学习资源，其中大部分是免费的。这个名叫MIT Learn的平台提供超过12700个学习资源，其中大部分是免费的。
本文主要介绍 xML 团队的论文：Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey。
Zeju Qiu和Tim Z. Xiao是德国马普所博士生，Simon Buchholz和Maximilian Dax担任德国马普所博士后研究员
让大模型在学习推理的同时学会感知。伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）与阿里巴巴通义实验室联合推出了全新的专注于多模态推理的强化学习算法PAPO(Perception-Aware Policy Optimization)。
大语言模型（LLM）在标准编程基准测试（如 HumanEval,Livecodebench）上已经接近 “毕业”，但这是否意味着它们已经掌握了人类顶尖水平的复杂推理和编程能力？
近年来，基于智能体的强化学习（Agent + RL）与智能体优化（Agent Optimization）在学术界引发了广泛关注。然而，实现具备工具调用能力的端到端智能体训练，首要瓶颈在于高质量任务数据的极度稀缺。
最近，关于大模型推理的测试时间扩展（Test time scaling law ）的探索不断涌现出新的范式，包括① 结构化搜索结（如 MCTS），② 过程奖励模型（Process Reward Model ）+ PPO，③ 可验证奖励 （Verifiable Reward）+ GRPO（DeepSeek R1）。
近日，一款名为Rosebud的AI日记应用获得了600万美元的种子轮融资，由Bessemer Venture Partners领投，Fuel Captial、Initialized Capital、766、Avenir 及知名投资人 Tim Ferriss 等跟投。据官方透露，Rosebud自推出以来已经累计了5亿字书写、8000+用户，使用时长超过3000万分钟。
