田渊栋团队在NeurIPS 2025发表的论文，通过“三门理论”深入解析了强化学习（RLVR）与监督微调（SFT）在大模型参数空间中截然不同的优化机制，揭示了RL倾向于规避主权重、保持模型几何结构的“优化偏置”。这项突破性研究将重塑未来RL算法与参数高效微调（PEFT）方法的设计，对提升AI效率、可解释性及推动通用人工智能发展具有战略性意义。

OpenAI的研究揭示，大模型通过微调数据可展现多重人格，引发AI行为稳定性和“价值对齐漂移”的深层担忧。文章探讨了AI人格评估的商业潜力与伦理挑战，并前瞻性地指出，人类需重构对“人性”的理解，以适应一个由多元AI人格构成的复杂协作与共存的新时代。

快手通过融合大模型与多LoRA微调技术，成功构建AI驱动的全链路可观测平台，解决了传统运维在复杂广告流量下的难题，实现了从人工到智能化的运维范式升级。这不仅显著提升了其商业化运营的效率与稳定性，也为企业级AI在软件工程领域的深度应用提供了可复制的实战经验，预示着人机协作和自愈系统的未来运维趋势。

大模型微调曾是令无数开发者头疼的“玄学”，但旧金山初创Unsloth最近发布了一系列“保姆级”教程，旨在简化LLM的对比、运行和微调过程。这些教程不仅详细介绍了Qwen、Llama等主流开放模型的特性和用例，还贴心提供了解决微调中常见问题的“踩坑”指南，甚至通过量化技术让模型推理更省钱，让大模型开发变得前所未有的简单和“亲民”。