在人工智能（Artificial Intelligence, ...

由对抗样本发现的神经网络敏感性（理论背景包括决策边界的不连续性等），正是可重编程性的基础。我们不再将这种敏感性仅视为安全缺陷，而是建设性地利用它，在不重新训练的情况下将预训练模型重定向到新的任务。精心设计的 program/prompt ...

在此期间，他获得了清华大学综合优秀奖学金（2019）、全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）一等奖（2020）、国家奖学金（2020）、清华大学「未来学者」奖学金（2021）等多项奖项。 Efficient Algorithms and Systems for Large Language Models这篇论文，给出了一个罕见的、从工程到理论、从算法到架构的完整答案。

2025年初，DeepSeek的走红让更多人明白，不仅仅是模型本身，训练和推理过程中工程上的优化同样重要。元旦假期看了朱亦博老师的一篇帖子，很受启发，2025年过去了，我想应该尝试来把亦博老师总结的25年AI ...

正是在这样的背景下，来自人大高瓴学院的赵鑫团队把注意力放在了这一核心问题上。他们没有急于再提出一个更大的模型或更复杂的算法，而是刻意退后一步，围绕 RLVR ...