#论文

「LLM, Reasoning」论文： Rethinking Reflection in Pre-Training 预训练卷土重来，reasoning 时代神奇的 “wait” 再现。 本周我最喜欢的一篇论文来了。 来自 Essential AI，由 Ashish Vaswani 主导，对写过论文的人来说，这个引用太熟悉了 （Vaswani et al., 2017）， Transforme

经历3次7级以上地震的在泰留学生：回家第一件事是保存论文

笑死，前脚发论文吹自己盖的预应力无梁楼盖抗震能力更强，后脚楼就塌了。

「Agent」论文：Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents 从 ReAct 到 CodeAct 如果让我在所有 LLM 论文中选择我最喜欢的一篇，2022 年的 ReAct 绝对是前三名之一。 ReAct 大道至简，天才般地将复杂的强化学习（RL）过程，通过口头表达的方式表现出来，至今依然是 Agent 项目中最简单、最有效、最稳健的

大学生论文“AI味儿”渐浓 多所高校为AI工具使用立规矩

DeepSeek火出圈的这十几天，其实也是噪音最多的一段时间，说实话大部分的讨论成品都有种加班硬赶KPI的味道，是人是鬼都在掰扯，有留存价值的屈指可数，倒是有两期播客让我听后受益匪浅，非常推荐。 一个是张小珺请来加州伯克利大学AI实验室博士潘家怡对DeepSeek论文的逐句讲解，接近3个小时的高密度输出，非常能杀脑细胞，但杀完之后分泌出来的内啡肽，也含量爆炸。 另一个是Ben Thompson