短视频运营干货：100W+爆款怎么炼成？有手就行
编辑导语:当下短视频赛道仍然受到许多人关注，不少人更是投身于这一领域，开设了短视频账号，想要产出爆款内容。
ICLR 2027首轮评审，槽点有点多
第一位写道:「The paper is well-written and addresses an important problem. However， the authors should consider additional baselines.」第二位几乎原封不动地重复了这句话。
告别复杂提示词！蚂蚁新方式让AI自动理解你的个性化需求
AntResearchNLP团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI相信大家都有这样一个体验。跟AI无论什么对话，感觉都是说空话套话。有时候为了让AI懂自己，许多用户甚至不得不学习复杂的“提示词技巧”，手动编写长长的指令，像是在给AI做“岗前培训”。那么如何实现高情商AI？
「干部讲堂」长安街读书会第20260903期干部学习讲座集锦
Adaptive Feature Capture Method for Solving Partial Differential Equations with Near Singular Solutions。
讲座预告｜文明型企业与长三角一体化发展
适度均衡:中国人口城镇化的空间形态及其实现机制。主办:上海大学社会学系、上海大学基层治理创新研究中心。主讲人:Marc Andre Matten。
文生图Scaling新变量，被字节Seed团队发现了
GPG 和 ED 让这种信息成为可测量的变量，Structured Prompt 提高 Diffusability，LLM scaling、post-training 和短程 agentic refinement 则提高 Promptability。
ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
相关工作发表于 ICLR 2026 Oral 与 ICML 2026。如果说 T3 更关注 agent 在多轮交互中如何逐步偏离正确 belief，那么这篇论文《On Information Self-Locking in Reinforcement Learning for Active Reasoning of LLM Agents》系统分析了这一现象背后的原因:在 active reasoning 中，agent 的表现同时依赖于两个相互耦合的能力:一方面是选择什么动作来获取信息，另一方面是如何把获取到的信息整合进后续判断。
OneReason：当推荐系统学会思考
在评测与部署上，OneReason 同时验证了 Reasoning 在推荐里的真实价值:业务上 —— 在快手本地生活广告 10 天 A/B 实验中带来 +10.33% 曝光、+8.23% 广告收入、ROI > 5，对应年化数亿元商业增量;
蚂蚁用8B小模型构建用户“话”像，跨任务跨模型通用且SOTA
当算力和性能不再是唯一的护城河，“爆款”意味着大模型要能精准地“抓住”每一名具体的用户，而个性化正是其中的关键技术之一。
复旦提出简单指标，找出推理蒸馏中真正有教学价值的数据
在这篇工作中，作者系统性地构建了 11 个 teacher× 5 个 student的蒸馏实验，覆盖从 4B 到 671B 的主流推理模型。