杨灵：普林斯顿大学 Research Fellow，北京大学博士，研究方向为大语言模型、扩散模型和强化学习。田野：北京大学智能学院博士生，研究方向为扩散模型、统一模型及强化学习。沈科：字节跳动 Seed 大模型团队的 AI 研究员，研究方向为大语言模型预训练和统一学习范式。童云海：北京大学智能学院教授，研究领域涵盖多模态大模型、图像/视频的生成与编辑。

BigModel开放的GLM-4-Flash微调非常简单，仅需3步，无需额外代码开发，无需额外环境配置，即可完成模型微调和部署，体验非常好。选择模型业绩并发数，点击“确认创建”就完成了模型部署了。使用GLM-4-Flash微调和部署自己的专属大模型，省去很多开发和部署的时间，可以空出更多的时间优化业务的数据，提升预训练模型的效果，加速自己的业务产出以获得更高业务回报。从上视频可以看到，API的调用

是一个以 LLM 强大的决策能力为核心的自主迭代检索模型，通过多轮对话的方式建立 LLM 与检索者之间的交互模型，通过迭代推理确定何时检索信息、检索什么内容，在获得足够的外部知识后停止迭代，并将答案提供给用户。。Auto-RAG进行迭代推理，策略性地规划检索，提取相关知识，精确识别信息需求，并为下一次检索细化查询，最终收敛到最终答案。在这个例子中，Auto-RAG在与检索器交互五次后终止，成功得出

图片来源于网络Aravind Srinivas 是人工智能初创公司 Perplexity AI 的首席执行官兼联合创始人。Perplexity AI 致力于打造“世界上最值得信赖的问答引擎”，其核心产品是一款基于大型语言模型的聊天机器人，可以回答用户问题并提供信息来源。Srinivas 拥有加州大学伯克利分校的电气工程和计算机科学硕士学位。完成博士学位后，Srinivas 转入工业界，加入 Goo

Mooncake的核心是其以KVCache为中心的调度器，它在最大化整体有效吞吐量的同时，满足与延迟相关的服务水平目标（SLOs）要求。Mooncake的底层部分是传输引擎（Transfer Engine），它支持通过TCP、RDMA、基于NVIDIA GPUDirect的RDMA以及NVMe over Fabric（NVMe-of）协议进行快速、可靠和灵活的数据传输。未来，计划在传输引擎的基础上

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你们都在期待RTX 5090的发布，关注它的规格参数，但你们是否真正理解黄仁勋关于图形技术的说法？令人惊讶的是，RTX 5090 Founders Edition是一款双插槽显卡，能够适配小型机箱，跟RTX 4090的尺寸相比，这是一个巨大的变化。这个「世界模型」必须理解世界的语言，必须理解物理动力学，比如重力、摩擦，必须理解几何和空间关系，理解因果关系，理解物理永恒性......如此豪华的配置，

媒体风向变化太快，让人目不暇接。早上还在夸Deepseek成本低，性价比高，预训练Scaling Law死了，不需要太多机器和GPU卡，性价比优先，英伟达休矣；中午Grok 3一出来，说是用了10万张英伟达H100卡，效果力压OpenAI o3 mini和Deepseek R1，就转向说Scaling law还成立，还需要大量的卡，英伟达股价有救了，还是要大力出奇迹……这两个观点明显对立，有一真必

本文描述了ORM(OutcomeRewardModel)的定义和作用。并基于OpenRLHF源码详细解读了ORM的训练过程。在RM的研发范式中，还有最近比较火热的PRM（ProcessRewardModel）。

他强调，要打造人工智能拔尖人才培养新高地，构筑人工智能科技创新突破策源地，创建智慧变革一体化示范区，为教育强国、科技强国、人才强国建设贡献独具特色的北理工方案。他表示，人工智能学院将整合校内外AI优势资源，汇聚国家级AI顶尖领军人才，布局AI基础、AI技术、AI系统、AI安全、AI应用五大学科方向，围绕 “极微观、极宏观、极极端、极交叉”AI四极发展方向开展科技攻关，建立 AI卓越交叉复合型人才培