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给定一个基座模型、一个目标能力和算力预算，RSI Agent 自己设计后训练算法、收集和整理数据、写代码、跑实验、迭代改进，最终交出一个训练好的模型，全程无人介入。在自主后训练基准 PostTrain
近年来，大语言模型展现出了越来越强的能力，从上下文学习（In-Context Learning, ICL）到复杂推理、代码生成，这些能力不断刷新人们对模型能力边界的认知。
当对话型 AI 服务于数十亿用户时，我们能否看见用户没说出口的那一层？JHU、MIT 和 Google Research 给出了新的解法。
剧本杀大家都玩过吗？这是一种经典的桌上角色扮演游戏（TTRPG）， 游戏中的核心人物是游戏主持人（GM）， 相当于整个世界的「导演 + 编剧 + 旁白」，负责掌控游戏环境，讲述故事背景，并扮演所有非玩家角色（NPC）。
Claude团队来搞开源了——推出“电路追踪”（circuit tracing）工具，可以帮大伙儿读懂大模型的“脑回路”，追踪其思维过程。该工具的核心在于生成归因图（attribution graphs），其作用类似于大脑的神经网络示意图，通过可视化模型内部超节点及其连接关系，呈现LLM处理信息的路径。
AI能像人类一样不断从经验中学习、进化，而不仅仅依赖于人工标注的数据？测试时强化学习(TTRL)与记忆系统的结合正在开启这一全新可能！
无需数据标注，在测试时做强化学习，模型数学能力暴增159%！
在大语言模型（LLMs）竞争日趋白热化的今天，「推理能力」已成为评判模型优劣的关键指标。
对面有个人向你缓缓抬起手，你会怎么回应呢？握手，还是挥手致意？
LLM 在生成 long CoT 方面展现出惊人的能力，例如 o1 已能生成长度高达 100K tokens 的序列。然而，这也给 KV cache 的存储带来了严峻挑战。