字节Seed提出序贯策略优化方法，突破同传“质量-延迟”权衡问题
香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队提出SeqPO-SiMT框架，实现70亿参数规模下SOTA性能。该方法通过序贯策略优化解决同声传译中的质量-延迟权衡问题，翻译质量媲美Qwen-2.5-7B离线翻译水平。
机器翻译
浙大×小红书发布MT-R1-Zero：强化学习重塑机器翻译，7B小模型媲美GPT-4o
MT-R1-Zero首次将R1-Zero范式扩展到机器翻译领域，通过规则-度量混合奖励机制实现无需监督微调的端到端强化学习优化。该方法在多项指标上超越了现有模型。
开源顶流集结！QwQ-32B 解锁多元玩法，OpenManus 低成本构建 AI 智能体！vLLM v1 赋能高效模型推理
，再次刷新行业对开源大模型的认知。该模型在代码生成、多轮对话等任务中展现出了卓越的表现，推理能力更是
第二十四届中国计算语言学大会（CCL 2025）征稿启事
MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，CCL 2025将于8月在山东济南举行，聚焦计算语言学最新学术和技术成果。会议征集原创研究和应用论文，接收中文和英文投稿，并提供多种期刊发表机会。
被DeepSeek带火的知识蒸馏，开山之作曾被NeurIPS拒收，Hinton坐镇都没用
《Distilling the Knowledge in a Neural Network》是一篇更偏工程性改进的文章，但它提出了知识蒸馏这一概念，并显著提高了模型的性能。论文被Hinton、Oriol Vinyals和Jeff Dean等专家合写，但因其缺乏创新性和影响力，在2014年被NeurIPS拒收。
