从零构建推理模型：完整视频课程

思考高质量人类数据

Thinking about High-Quality Human Data

Lilian Weng 在个人博客 Lil'Log 上发布的文章，讨论高质量数据对深度学习模型训练的重要性，以及人类标注数据采集中的质量问题。文中从两个方向展开：人类标注者与数据质量，包括任务设计、标注者筛选与培训、群体智慧、标注者一致性与分歧及两种范式；数据质量与模型训练，包括影响函数、训练过程中的预测变化与带噪交叉验证。文末附引用文献，并致谢 Ian Kivlichan 提供线索与反馈。适合关注数据标注、RLHF 数据与模型训练数据质量的人阅读。

ScaffoldCoT 数据集更新：维护、面向小模型的新智能体数据集，以及一个围绕这些数据集训练的正在训练中的新模型

ScaffoldCoT Dataset Updates: Maintainance, a new agent-focused dataset for small models, and a new model in training built around the datasets!

这是一篇作者在 r/LocalLLaMA 发布的项目更新帖，介绍 ScaffoldCoT 数据集的最新变动：项目更名为 Scaffold Chat，移除了全部工具调用示例（约 27.6 万条），现有 3,450,159 条样本、16 个领域、75 个分片、约 13GB；同时发布约 10 亿 token 的真实执行编码智能体会话数据集 Scaffold Agent，并预告一个基于这些数据训练的 5–10B 模型。适合关注开源数据集构建、小模型智能体训练与数据清洗的人阅读。

首批无需上采样步骤的 6 步 LoRA 适配器，速度约提升 5 倍 [N]

First 6-step LoRA adapters with no upsampling step, ~5x faster [N]

r/MachineLearning 社区帖子，作者发布了托管在 Hugging Face 上的一组 6 步 LoRA（PrunaAI/P-Q-Image-2.1），称可将图像生成或编辑从 40 步缩减到 6 步；其中 6 步版用于编辑时保留输入，6 步上采样版去掉了单独的提示词上采样步骤，据称可节省 41 至 80 秒，适配器直接加载在 Qwen-Image-2.1 之上、流程无需改动。适合关注扩散模型少步蒸馏、图像生成/编辑加速的人阅读。

控制大语言模型中的推理努力程度

Controlling Reasoning Effort in LLMs

Sebastian Raschka 的文章，从 OpenAI o1、DeepSeek-R1 及可验证奖励强化学习（RLVR）讲起，并以新近发布的 GPT-5.6 模型家族（三个尺寸、每个约五到六档推理努力设置）为例。文章聚焦如何开发具备多种努力模式的推理模型，区别于其此前侧重把常规 LLM 转为推理模型的资料。

2025 年大语言模型现状：进展、问题与预测

Sebastian Raschka 于 2025 年 12 月 30 日发布在个人杂志上的年度回顾文章，梳理 2025 年大语言模型的主要发展，包括被作者称为“推理、RLVR 和 GRPO 之年”的趋势、2025 年 1 月 DeepSeek R1 的发布及其影响，并讨论仍然存在的局限与开放问题以及对后续发展的看法。

LinkedIn Learning 上的 AI 推理模型课程

AI Reasoning Models Course on LinkedIn Learning

这是一篇博客文章，Sebastian Raschka 介绍他与 LinkedIn 合作推出的约 90 分钟推理模型课程，讲解推理模型与传统 LLM 的关系及其开发方式。课程分 4 个主要部分、约 30 个短视频，配互动测验和代码示例，内容涉及推理模型、推理时扩展、蒸馏和强化学习。作者说明该课程面向想了解 LLM 概念但不想做大量编码工作的人，属 LinkedIn Premium 内容。