标签：LLM

最近 24-48 小时 AI/LLM/Agent/代码智能相关最新论文与热点进展筛选。

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这篇 position paper 认为，当前 LLM 的大规模后训练正在把评测分布变成训练分布；即使从随机初始化开始，只靠数学/代码 SFT 数据也能在对应 benchmark 上取得不低成绩，因此很多“推理能力”可能首先是分布拟合能力，而不是开放泛化能力。

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解读 arXiv:2605.20613 HRM-Text：用分层递归架构、任务完成目标和 PrefixLM，把 1B 模型从零训练的门槛压到 40B tokens / 约 1500 美元量级。

从 STaR 到 Quiet-STaR、V-STaR、B-STaR、AdaSTaR、START、STaR-SQL 等系列工作，系统梳理“模型自己生成训练信号再训练自己”这条路线的技术脉络、核心瓶颈与研究机会。

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系统梳理大模型 On-Policy Distillation 的定义、经典工作、发展逻辑、方法谱系与当前开放问题。

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梳理大语言模型 Adaptive Thinking / reasoning effort / thinking budget 的主流做法、think/no-think 开关机制、训练与推理控制路径，以及当前研究机会。

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横向比较 GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4 mini、GPT-5.3 Codex、GPT-5.2、DeepSeek V4 Pro/Flash 与 GLM-5.1 在 Agent、通用、数学、代码 benchmark 以及 API 价格上的表现。

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面向初学者和研究选题，系统解释长上下文退化的现象、机制、评测、模型与系统方案，以及它如何连接 RAG、上下文压缩、KV cache、Agent memory、代码智能、长轨迹 RL 和 latent-space reasoning。

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详细解读 daVinci-LLM 的核心贡献：全开放预训练过程、Data Darwinism 数据处理框架、两阶段自适应课程、200+ 消融实验，以及它对基础模型训练研究的启发。

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系统梳理大模型训练中 pretraining 与 mid-training 的定位差异：预训练数据负责建立通用语言、知识与表征底座，mid-training 数据则作为从通用预训练分布到后训练目标分布的桥梁，面向数学、代码、QA、长上下文、指令与推理等能力做高质量、低比例、强评估闭环的阶段性注入。

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数学与代码能力确实存在迁移，但不是简单对称迁移：代码更像形式化执行与工具使用的底座，常常更强地反哺数学；数学数据更强地提升抽象推理与可验证训练信号，对代码的提升依赖任务形态与训练阶段。

调研“按人类学习顺序组织预训练数据”的现有研究支撑：从 Bengio 的 Curriculum Learning、自步学习、NMT 中的 competence-based curriculum，到 BabyLM、TinyStories、Textbooks Are All You Need、DoReMi、ODM、Irreducible Curriculum 与最新 LLM 预训练课程实验，分析该想法的证据、边界与可研究机会。

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解读 Incompressible Knowledge Probes 如何用长尾事实知识估算黑盒大模型规模，并用 OpenRouter 价格数据检验“能否用模型价格得到类似结论”。

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On-Policy Distillation 将蒸馏从静态教师数据推进到学生自身行为分布上的密集监督；它不仅是 RL 的稳定替代形态，也是 DeepSeek-V4 式多专家合版、coding agent 经验吸收和 personal agent 自我进化的关键桥梁。

系统梳理大模型预训练数据去重的主流算法脉络，重点解释当前最常用、最有效的 MinHash LSH 近重复去重，以及 ExactSubstr、后缀数组、语义去重和 GPU 加速工具链的适用边界。