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关键词: AI新闻,模型训练,用投机解码做AI模型协同设计,英伟达官方指南

最近，英伟达发了篇官方的大模型推理指南，结果翻着翻着，硬是让人看成了一本华人团队的论文合集。

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训练一个大模型之前，语料需要经过解析、清洗、去重、质量评分、Token化和样本组装。

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苹果研究团队提出 Internalized Visual Thinking（IVT）后训练框架，通过在训练阶段联合学习文本答案与未来帧隐空间表征、在推理阶段完全移除未来视觉预测过程，使模型在主动视频推理任务上相比 Visual CoT 获得超过 5 倍的推理加速，且在六项评测设置中均优于 Answer-Only SFT。

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微软与UIUC合作研究StudentSim框架，基于真实学生数据训练个性化学生模拟器，具备behavioral fidelity和guidance responsiveness两项能力，在国际象棋等三个领域验证其优于现有基线，并可作为AI教师强化学习的高通量奖励信号。

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让GPU学会给三维世界“排队”。

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强化学习与可验证奖励（RLVR）已成为提升视觉语言模型（VLM）推理能力的标配手段。但一个隐蔽的问题始终存在：最终答案的奖励信号，只告诉模型「答对了没有」，却从不告诉它「答案应该从图像的哪个区域得出」。答对，可能是因为真的看懂了图，也可能只是语言先验的捷径、数据集的偏差，甚至是一次幸运的瞎猜。

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Agent 经常遇到这样一种幻觉：你给模型接入了终端，下发了一个复杂的 debug 任务，看着它顺藤摸瓜排查了几个小时，最终完美修复了依赖冲突，甚至连测试用例都帮你补齐了。

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大视觉语言模型（LVLM）把语言理解扩展到了图像等多模态输入，同时，也带来了更隐蔽的攻击面。

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由两名00后大学生创办的美国AI训练数据公司AfterQuery五个月内估值从3亿美元升至32亿美元，其数据已用于英伟达Nemotron 3 Ultra模型训练，并与Thinking Machines Lab、Legora及部分中国AI实验室合作。

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家人们，我最近在GitHub上看到一个爽文。