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在大模型后训练中，数据不再只是 “越多越好”，而是要像人类学习一样，动态选择最合适难度的样本。华为提出的 EDCO 方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调；数月后，由 Rutgers、Amazon、Google 等作者参与的 DARE 论文即引用 EDCO，并将其作为难度感知强化学习训练的重要对比基线。
DAG框架利用时间与通道双重相关网络，有效整合历史与未来外生变量信息，提升时间序列预测准确性。通过发现并注入相关关系，充分利用未来协变量，显著优于现有方法。
用过推理型大模型的人，大概率都熟悉这种体验：模型似乎在认真思考，但屏幕上长时间没有真正有用的内容；如果让它一开始就输出，又很容易出现仓促判断，后面的推理还要被早期错误牵着走。
Anthropic一口气甩出10个金融智能体模板，穆迪6亿家公司数据通过MCP打通，Office全家桶全线就位：这不是模型升级，是一次工作流入口的抢占。
早在2024年，人们还倾向于给Agent提供海量的工具（例如通过MCP协议连接的API、搜索引擎、代码解释器等）。但是，“拥有工具”并不等于“知道如何使用工具”。当任务变得复杂且长周期时，要求Agent每次都从头开始推理“该用哪个工具、何时用、怎么组合、出错怎么办”，会导致系统极度脆弱、延迟极高且不可靠。
生成模型的偏好对齐，可能正在进入一个新的阶段。
过去一段时间里，在围绕大模型推理能力增强的研究中，SFT 和 RL 是两类核心后训练范式 —— 前者稳定收敛快，能高效吸收高质量推理数据；后者更具探索性，有望推动模型实现复杂推理和分布外泛化。
宠物大模型健康公司重庆绮算法科技有限公司（以下简称“绮算法”）、智谱“Z计划”生态企业，近日完成数千万元融资，投资方为启赋资本与聚恒创投。本轮资金将主要用于产品迭代、模型能力深化及市场拓展。
近日，Meta AI 与香港中文大学颠覆性提出了一种全新的视觉推理范式 ATLAS，不用外部工具，不显式生成中间图像，没有视觉监督信号，只用一个离散 word，首次颠覆性地代替 Agentic 和 Latent Visual Reasoning。
就在刚刚，被Anthropic视为「太危险」的绝密大模型Mythos，竟在谷歌云悄悄解禁。CMU最新实测爆出，它在真实漏洞攻防中，断层碾压GPT-5.5。