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；
当大语言模型生成海量数据时，数据存储的难题也随之而来。对此，华盛顿大学（UW）SyFI实验室的研究者们提出了一个创新的解决方案：LLMc，即利用大型语言模型自身进行无损文本压缩的引擎。
游戏理解领域模型LynkSoul VLM v1，在游戏场景中表现显著超过了包括GPT-4o、Claude 4 Sonnet、Gemini 2.5 Flash等一众顶尖闭源模型。背后厂商逗逗AI，亦在现场吸引了不少关注的目光。
来扒一扒OpenAI算力支出的天价账单——据Epoch AI统计的数据显示，去年OpenAI在计算资源上支出了70亿美元。由于公司当时还没有大量的算力，所以这笔天价账单基本都是以向微软租用云算力的形式支付出去的，并不包括对数据中心的前期投入。
“我最近刚满 19 岁，从加拿大滑铁卢大学计算机学院退学（创业），致力于创建最高质量的编码数据引擎，为最强大的大模型提供支持。”不久前，出生于加拿大的亚裔女孩 Serena Ge 在自己的个人网站上写
全球首个真实世界具身多模态数据集，它来了！ 刚刚，它石智航发布全球首个大规模真实世界具身VLTA（Vision-Language-Tactile-Action）多模态数据集World In Your Hands（WIYH）。
1.3千万亿，一个令人咂舌的数字。这就是谷歌每月处理的Tokens用量。据谷歌“宣传委员”Logan Kilpatrick透露，这一数据来自谷歌对旗下各平台的内部统计。那么在中文世界里，1.3千万亿Tokens约2.17千万亿汉字。换算成对话量，一本《红楼梦》的字数在70-80万左右，相当于一个月内所有人和谷歌AI聊了近30亿本《红楼梦》的内容。
本次新研究是迄今为止规模最大的大模型数据投毒调查。Anthropic 与英国人工智能安全研究所（UK AI Security Institute）和艾伦・图灵研究所（Alan Turing Institute）联合进行的一项研究彻底打破了这一传统观念：只需 250 份恶意文档就可能在大型语言模型中制造出「后门」漏洞，且这一结论与模型规模或训练数据量无关。
近期，北京大学、哈尔滨工业大学联合 PsiBot 灵初智能提出首个自我增强的灵巧操作数据生成框架 ——DexFlyWheel。该框架仅需单条演示即可启动任务，自动生成多样化的灵巧操作数据，旨在缓解灵巧手领域长期存在的数据稀缺问题。目前已被 NeurIPS 2025 接受为 Spotlight（入选率约 3.2%）
10分钟，答案浮出水面！陶哲轩用ChatGPT，发现一道30多年来一直认为悬而未决的问题，其实早被华人数学家给破解了。没有「神迹」，他这次只是用对了工具链：ChatGPT算出级数前几项、输入特定数据库、命中序列、找到文献、确认答案。
