既然后训练这么重要，那么作为初学者，应该掌握哪些知识？大家不妨看看这篇博客《Post-training 101》，可以很好的入门 LLM 后训练相关知识。从对下一个 token 预测过渡到指令跟随； 监督微调（SFT） 基本原理，包括数据集构建与损失函数设计；
Meta 超级智能实验室、伦敦大学学院、Mila、Anthropic 等机构的研究者进行了探索。从抽象层面来看，他们将 LLM 视为其「思维」的改进操作符，实现一系列可能的策略。研究者探究了一种推理方法家族 —— 并行 - 蒸馏 - 精炼（Parallel-Distill-Refine, PDR），
具体而言，Verlog 是一个多轮强化学习框架，专为具有高度可变回合（episode）长度的长时程（long-horizon） LLM-Agent 任务而设计。它在继承 VeRL 和 BALROG 的基础上，并遵循 pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 的成熟设计原则，引入了一系列专门优化手段，从而在任务跨度从短暂交互到数百回合时，依然能够实现稳定而高效的训练。
近日，来自 MetaGPT、蒙特利尔大学和 Mila 研究所、麦吉尔大学、耶鲁大学等机构的研究团队发布 CARE 框架，一个新颖的原生检索增强推理框架，教会 LLM 将推理过程中的上下文事实与模型自身的检索能力有机结合起来。该框架现已全面开源，包括训练数据集、训练代码、模型 checkpoints 和评估代码，为社区提供一套完整的、可复现工作。
模型上下文协议 (MCP) 是连接 LLM/Agent 与外部工具的通信标准。它允许 LLM 动态发现并调用 API工具，将他们串成一个完整的工作流，从而实现自主规划、推理与执行。 上个月我们悄悄发布
近年来，以强化学习为核心的训练方法显著提升了大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力与对齐性能，尤其在理解人类意图、遵循用户指令以及增强推理能力方面效果突出。尽管现有综述对强化学习增强型 LLMs 进行了概述，但其涵盖范围较为有限，未能全面总结强化学习在 LLMs 全生命周期中的作用机制。
来自牛津大学、新加坡国立大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，伦敦大学学院、帝国理工学院、上海人工智能实验室等等全球 16 家顶尖研究机构的学者，共同撰写并发布了长达百页的综述：《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》。
OpenRouter 创立于 2023 年初，给用户提供一个统一的 API Key，用于调用自身接入的所有模型，既包括了市面上的主流基础模型，也包括部分开源模型，一些开源模型还有多个不同的供应商。如果用户选择使用自有的 Key ，也可以同时享受 OpenRouter 的统一接口与其他服务。
LeCun 这次不是批评 LLM，而是亲自改造。当前 LLM 的训练（包括预训练、微调和评估）主要依赖于在「输入空间」进行重构与生成，例如预测下一个词。 而在 CV 领域，基于「嵌入空间」的训练目标，如联合嵌入预测架构（JEPA），已被证明远优于在输入空间操作的同类方法。
Tool-Calling作为Agent的核心模块，智能体的双手，这项关键能力允许 LLM 调用外部函数，例如应用程序接口（APIs）、数据库、计算器和搜索引擎，决定了AI Agent的可执行边界。
